海鸥算法实现文件：soacode.zip

海鸥算法的实现涉及多个关键步骤，首先是参数设置和种群初始化，随后进行初始种群适应度值的计算，标记最优个体。接下来，通过迁徙和攻击操作，更新海鸥位置，再次计算新种群适应度值并更新最优个体。整个过程通过判断是否达到最大迭代次数来控制，达到则停止迭代并输出最优值。海鸥算法作为一种群智能优化算法，具有算法结构简单、适用性强的特点，方便进行改进和融合。其简单的算法结构降低了算法复杂度，提高了计算效率，但也存在一些通病，如容易陷入局部最优、收敛精度低、鲁棒性差等问题。