针对基本果蝇优化算法(FOA)局部深度搜索能力较差且易陷入局部最优的缺点，提出了局部深度搜索的混合果蝇优化算法(SFOALDS)。通过借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的更新策略，循环进行局部深度搜索操作，使得SFOALDS既保持了FOA较快的收敛速度，又增强了FOA局部深度搜索能力，有效避免了基本FOA易陷入局部最优的缺点，提高了进化后期算法的收敛速度和精度。仿真实验结果表明，SFOALDS比基本FOA和SFLA有较强的全局寻优性能，并且在高维函数上的优势更加明显。
