花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)是一種基於花朵生長和授粉過程的啟發式算法。
這種算法模擬了花朵的結構和生長規律，並將其套用於最佳化問題中。在算法中，花朵的位置和形態會通過變異操作產生新的解，並且最好的解會被保留和最佳化，以達到最優解。然而，原始的花朵授粉算法在處理高維度問題時效率較低。為了解決這個問題，研究者們提出了變異策略的花朵授粉算法(Mutation-Based Flower Pollination Algorithm, MFPA)，該算法通過隨機擾動機制增加新解的多樣性，並決定是否套用花朵授粉算法更新解，從而在不同的環境中選擇合適的策略，快速尋找最優解。
此外，花朵授粉算法的實現步驟包括初始化種群、授粉過程、繁殖過程、適應性進化過程和收斂判斷。在授粉過程中，異花授粉通過Levy飛行進行全局搜尋，而自花授粉則模擬局部搜尋過程。算法還考慮了花的恆常性，即某些傳粉者可能習慣性地為某些特定種類的花朵傳粉，這種現象稱為花的恆常性。通過調整一個切換機率p，算法可以在全局搜尋和局部搜尋之間切換，以更好地模擬自然界中花朵的授粉行為。