用于函数优化和特征选择的翻筋斗觅食海鸥优化算法

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收稿日期：2022-05-12；修回日期：2022-07-01  基金项目：国家自然科学基金资助项目（61463009）；贵州省自然科学基金资助项目（黔科合基础［2020］1Y012）；贵州省教育厅创新群体重大研究项目（黔教合KY字［2021］015）；贵州省大数据统计分析重点实验室开放课题（BDSA20190106）

作者简介：徐明（1976-），男，湖北荆州人，教授，硕导，博士，主要研究方向为智能计算、机器学习、智能优化；龙文（1977-），男（通信作者），湖南隆回人，教授，硕导，博士，主要研究方向为智能优化算法、机器学习、特征选择等（lw6822@163.com）；羊洋（1997-），男，湖南永州人，助教，硕士，主要研究方向为机器学习、统计优化及应用.

摘 要：

针对基本海鸥优化算法（SOA）在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足，提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法（SFSOA）。（剩余14800字）