摘要：为提高共生生物搜索算法（symbiotic organisms search, SOS）的性能，提出一种基于旋转学习策略的共生生物搜索算法（symbiotic organisms search using rotation-based learning, RSOS）。该算法将串行个体更新方式改为并行种群更新方式，提高算法收敛速度；引入遍历保优的旋转学习策略，代替寄生机制的盲目随机搜索，增大保留新个体的概率，补充种群多样性，提高算法跳出局部最优的能力。对于八个标准测试函数仿真表明，RSOS算法较基本SOS算法在收敛速度、收敛精度及稳定性上得到了明显提升。

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