翻滚觅食海鸥优化算法（SFSOA）应用于单目标优化问题求解（附Matlab代码）

简介：
翻滚觅食海鸥优化算法（SFSOA）是一种基于海鸥觅食行为的自然启发算法，用于解决单目标优化问题。该算法模拟了海鸥在觅食过程中翻滚的行为，通过优化翻滚过程中的搜索策略来寻找最优解。本文将介绍SFSOA算法的原理，并提供相应的Matlab代码实现。

SFSOA算法原理：
SFSOA算法受到海鸥觅食行为的启发，海鸥在觅食过程中常常通过翻滚的方式搜索食物。算法通过优化翻滚过程中的搜索策略来寻找全局最优解。

1. 初始化参数：

   • 设定种群大小（population_size）
   • 设定翻滚次数（num_rolls）
   • 设定迭代次数（max_iterations）
   • 设定搜索空间的上下界（lower_bound和upper_bound）
   • 设定每个个体的维度（dimension）

2. 初始化种群：

   • 随机生成种群中每个个体的位置（position），位置的每个维度在搜索空间的上下界内随机取值。

3. 迭代搜索过程：

   • for iteration = 1 to max_iterations do

     • for i = 1 to pop