果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为的新型元启发式优化算法。相比其它群智能优化算法，果蝇优化算法具有结构简单、参数少、易调节、易于理解和实现等优点，并获得广泛的应用。但仍然存在着一些不足，如易陷入局部极值和收敛精度不高等。本文采用一些演化融合策略，改进果蝇优化算法的不足，并提出一些改进果蝇优化算法。针对基于油中溶解气体分析的变压器传统故障诊断方法所存在的不足，构建了基于改进果蝇优化算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。　　本文主要取得以下成果：　　（1）针对果蝇优化算法易陷入早熟收敛和寻优精度不高等缺点，提出了一种基于混沌扰动策略的果蝇优化算法。引入混沌扰动策略，增加获得全局最优解的可能性。同时通过动态变化系数?调整在迭代寻求过程中混沌扰动变量的范围，提高算法跳出局部最优和搜索全局最优的能力。实验表明改进后的果蝇优化算法收敛速度和收敛精度有了明显的提高。　　（2）将线性递减步长、变异操作和混沌搜索策略引入果蝇优化算法，提出了一种新颖的果蝇优化算法，经典测试函数的仿真结果表明，新算法在收敛速度、收敛精度和鲁棒性方面比果蝇优化算法占有明显优势。　　（3）建立基于支持向量机的故障诊断模型，并利用改进果蝇优化算法对相关参数寻优。结果表明，新模型能够准确、有效的对变压器故障进行识别，和其它模型相比较，本文构建的模型的准确率比较高，更适合于对变压器故障进行诊断。