1.1　基本原理

蜉蝣优化算法（mayfly optimization algorithm，MOA）是由Konstantinos Zervoudakis等于2020年提出的一种新型群体智能优化算法，其灵感源于蜉蝣的社会行为，特别是它们的交配过程。

如图1.1所示为蜉蝣。蜉蝣是一种体量很小的昆虫，生长于水泽地带。幼虫期稍长，个别种类有存活两三年的。成虫有两对翅，常在水面飞行，在空中飞舞交配，完成其物种的繁衍后便死亡。成虫寿命很短，只有几小时至一星期左右。

图1.1　蜉蝣

MOA包含雌性蜉蝣群体和雄性蜉蝣群体，在蜉蝣交配行为中，雄性蜉蝣的最优个体和雌性蜉蝣的最优个体进行交配，得到一个最优子代；同理，雄性蜉蝣次优个体和雌性蜉蝣次优个体进行交配得到次优子代，依此类推。这一过程符合优胜劣汰规律，逐步淘汰适应度较差的个体。

假设每个蜉蝣在d维搜索空间中的位置为x=(x₁,x₂,…,x_d )，并根据预先确定的目标函数或适应度函数对其进行搜索性能评价。同样，假设每个蜉蝣在d维的搜索空间中的速度为v=(v₁,v₂,…,v_d )，每个蜉蝣的飞行方向是个体和社会飞行经验的动态交互，蜉蝣都会朝向目前为止个体历史最优位置（pbest），以及当前蜉蝣群体的全局历史最优位置（gbest）调整自己的轨迹。