多目標麻雀優化算法（MOSA）是壹種基於麻雀行為的優化算法，它模擬了麻雀在覓食過程中的行為策略。MOSA算法通過不斷地搜索和調整解空間中的候選解，以找到最優解。超參數優化是機器學習中的壹個重要任務，它涉及到選擇合適的超參數值以提高模型的性能。MOSA算法可以應用於超參數優化，通過在解空間中搜索不同的超參數組合，並根據多個優化目標來評估每個組合的性能，從而找到最優的超參數設置。這種方法可以提高模型的性能和泛化能力。