基于Metropolis准则的改进FOA算法是一种结合了果蝇优化算法（FOA）和Metropolis准则的智能优化方法。FOA是一种模拟果蝇觅食行为的群体智能算法，通过嗅觉和视觉搜索机制寻找最优解。然而，传统FOA容易陷入局部最优且收敛速度较慢。为了提升算法性能，改进的FOA引入了Metropolis准则（源自模拟退火算法），用于在迭代过程中以一定概率接受较差的解，从而增强算法的全局搜索能力，避免早熟收敛。Metropolis准则通过动态调整接受概率，平衡算法的探索与开发能力，使其在复杂优化问题中表现更优。该改进算法适用于连续优化、组合优化及工程优化问题，尤其在多峰函数优化和高维问题中展现出较强的鲁棒性和收敛性能。实验结果表明，改进后的FOA在求解精度和稳定性上均优于传统FOA。
