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蜘蛛蜂优化算法综述：原理、改进及应用

摘要

• 蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimization, SWO)是一种受自然界蜘蛛蜂捕食行为启发的元启发式算法，近年来在复杂优化问题求解中展现出优异性能。本文系统阐述了SWO算法的生物学原理、数学模型、改进策略及应用领域，详细分析了位置更新公式及其参数设置，并提供了MATLAB实现代码。通过对比实验验证了SWO在收敛速度和全局搜索能力方面的优势，最后探讨了该算法的未来发展方向。

关键词：蜘蛛蜂优化；元启发式算法；群体智能；MATLAB实现；算法改进

1. 引言

• 蜘蛛蜂优化算法(SWO)是Yang等人于2020年提出的新型仿生优化算法，模拟了蜘蛛蜂独特的捕猎行为。在自然界中，蜘蛛蜂通过精确的搜索、包围和攻击策略捕获蜘蛛，这种高效的觅食机制为优化算法设计提供了灵感。相比传统优化算法如粒子群优化(PSO)和遗传算法(GA)，SWO在解决高维非线性问题时表现出更好的鲁棒性和收敛性能，已成功应用于工程优化、图像处理、神经网络训练等多个领域。

2. 算法原理与数学模型

2.1 生物学基础

• 蜘蛛蜂的捕猎过程可分为三个阶段&#