El algoritmo luciérnaga (FA) es un algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre metaheurística. Simula el comportamiento social de las luciérnagas con sus características de destello y atracción. Numerosas investigaciones han demostrado que FA puede hacer frente con éxito a algunos problemas. Sin embargo, demasiadas atracciones entre las luciérnagas pueden resultar en una alta complejidad computacional, una convergencia lenta, una baja precisión de la solución y una escasa estabilidad del algoritmo. Para superar estos problemas, este artículo propone un algoritmo de luciérnaga mejorado con una topología de coevolución de doble población (DPTCFA). En DPTCFA, para mantener la diversidad de la población, se propone un mecanismo de coevolución de topología de doble población que consta de la topología de red libre de escala y de anillo. La estructura de la topología de red libre de escala se ajusta a la ley de distribución entre los individuos óptimos y potenciales, y la topología de red de anillo reduce efectivamente las atracciones, teniendo así una baja complejidad computacional. Se introduce la estrategia del mapa de Gauss en la población de topología de red libre de escala para reducir la sensibilidad de los parámetros, y en la población de topología de red de anillo se adopta una nueva estrategia de distancia basada en la diferencia de dimensiones para acelerar la convergencia. Este artículo mejora una estrategia de búsqueda mejorada de vecindario diversificado para la actualización de la posición de las luciérnagas con el fin de aumentar la calidad de la solución. Para equilibrar la exploración y la explotación, se diseña un mecanismo de equilibrio escalonado para mejorar la estabilidad del algoritmo. Finalmente, el rendimiento del algoritmo propuesto se verifica a través de varias funciones de referencia bien conocidas. Los resultados experimentales muestran que DPTCFA puede mejorar eficientemente los problemas existentes de FA para obtener soluciones mejores.