El algoritmo de optimización de gaviotas (SOA) es un algoritmo novedoso de inteligencia de enjambre propuesto en los últimos años. El algoritmo tiene algunos defectos en el proceso de búsqueda. Para superar el problema de la baja precisión de convergencia y la facilidad de caer en la optimalidad local del algoritmo de optimización de gaviotas, este documento propuso una nueva variante SOA basada en perturbación individual (ID) y estrategia de atracción-repulsión (AR), llamada IDARSOA, que empleó ID para mejorar la capacidad de salir de un óptimo local y adoptó AR para aumentar la diversidad de la población y hacer que la exploración del espacio de soluciones sea más eficiente. La efectividad del IDARSOA ha sido verificada utilizando funciones de referencia exhaustivas representativas y seis problemas prácticos de optimización de ingeniería. Los resultados experimentales muestran que el IDARSOA propuesto tiene las ventajas de una mejor precisión de convergencia y una fuerte capacidad de optimización en comparación con el SOA original.