本研究对经典果蝇算法进行了优化改进，并提供了其在MATLAB环境下的具体实现方法和代码示例，以提升算法解决复杂问题的能力。
果蝇优化算法（Fly Optimization Algorithm, FOA）是一种模拟生物行为的全局优化方法，灵感来源于自然界中的果蝇寻找食物的行为模式。果蝇在空间中进行随机飞行，并且当它们嗅到食物源时会调整方向以接近最优位置。这种算法特别适合解决多模态优化问题。
改进后的果蝇算法结合了混沌粒子群优化（CPSO）与FOA，旨在提高搜索效率和全局寻优能力。混沌粒子群优化是基于传统粒子群优化（PSO）的一种变体，引入了混沌理论的动态特性来增强群体中的探索能力和多样性，从而避免陷入局部最优解。
在标准的粒子群优化算法中，多个智能体（即“粒子”）根据个体极值和全局极值调整其速度与位置。而在CPSO中，通过使用混沌序列扰动更新规则以增加搜索过程中的复杂性，有助于跳出局部最优解陷阱。
LGMS_FOA.m 文件可能是实现改进果蝇算法的MATLAB代码，其中“LGMS”可能代表“局部贪婪策略”，这是一种用于优化算法的技术，旨在改善当前解决方案的质量。该文件中可能会包含初始化果蝇种群、计算适应度值、更新飞行方向和速度以及混沌序列生成等关键步骤。
而名为LGMS-FOA.pdf的文档则可能是详细的算法描述或实验结果报告，其中可能涵盖了工作原理、数学模型、参数设置方法及性能评估等内容。阅读这些材料有助于深入了解改进后的果蝇算法及其在不同问题上的优化效果。
实际应用中，这种经过改良的方法可以应用于诸如工程设计优化、机器学习模型调参、经济调度和网络路由优化等众多领域。由于引入了混沌粒子群优化机制，该方法的搜索性能及收敛速度有望得到显著提升，在解决复杂优化任务方面提供了新的解决方案思路。
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