光伏PV（photovoltaic）阵列在实际应用中常存在遮挡现象，与光照均匀时的单峰特性不同 ，遮挡情况下的PV输出曲线呈多峰特性，常规的最大功率点跟踪方法大多寻找到第1个峰值点即停止搜索，易使光伏阵列因陷入局部极值点的跟踪而失效。提出一种基于自适应的果蝇优化算法AFOA（adaptive fruit fly optimization algorithm），对原有果蝇算法的初始值设定及寻优步长进行改进 ，并定时与扰动观察法P&O（perturb& observe） 相结合，增强寻优算法的实时性。通过Matlab仿真，分别在光照均匀和遮挡情况下，与扰动观察法和粒子群优化PSO（particle swarm optimization）算法的跟踪效果进行了比较，仿真结果表明，无论有无遮挡现象，AFOA算法都可准确跟踪到系统的全局最大功率点，提高了系统输出功率的稳定性及发电效率。