蛙跳算法是一種基於種群進化的元啟發式算法，它模擬了自然界中青蛙覓食過程中的交流與合作行為，以求解問題。該算法的原理可以概括為以下幾點：
初始化種群：隨機生成一組個體作為初始種群，每個個體代表一個解。
評估適應度：計算每個個體的適應度值，適應度值越高表示個體越優秀。
子種群形成：種群中的青蛙形成多個子種群（模因組），每個子種群內的青蛙相互影響，實現組內的局部搜尋。
局部搜尋與全局搜尋：子種群內的青蛙進行局部搜尋，而整個種群則在一定次數後重新混合，形成新的子種群進行全局搜尋。
更新與重新混合：當青蛙跳躍一定次數後，所有青蛙將重新混合後再次形成子種群，尋找更多的食物，完成種群的一次全局搜尋。
蛙跳算法通過這種局部搜尋與全局搜尋的交替進行，實現對問題的求解。