基于社会蜘蛛行为启发的MATLAB群体智能优化算法实现

资 源 简 介

本项目提供了一种基于社会蜘蛛群体行为的MATLAB优化算法实现，模拟雌雄蜘蛛的位置更新与信息共享机制，适用于连续空间和多模优化问题求解。

详 情 说 明

社会蜘蛛优化算法 (Social Spider Optimization Algorithm)

项目介绍

本项目基于社会蜘蛛群体的合作与竞争行为，设计了一种新型群体智能优化算法。算法通过模拟雌性蜘蛛的位置更新策略、雄性蜘蛛分类机制以及群体信息共享过程，有效平衡全局探索与局部开发能力，适用于连续空间和多模态复杂优化问题的求解。

功能特性

• 社会行为建模：精确模拟蜘蛛群体的振动感知、性别分类和交配行为
• 自适应调整：动态调整权重参数以适应不同搜索阶段需求
• 多模态优化：擅长处理具有多个局部最优解的复杂问题
• 收敛性能优异：通过信息共享机制实现快速收敛
• 可视化支持：提供收敛曲线和种群分布可视化功能

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置搜索空间（2维问题） lower_bound = [-5, -5]; upper_bound = [5, 5];

% 运行算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(... objective_func, lower_bound, upper_bound);

完整参数配置

% 高级参数设置 options.population_size = 100; % 种群规模 options.max_iterations = 500; % 最大迭代次数 options.vibration_threshold = 0.5; % 振动阈值 options.mating_probability = 0.3; % 交配概率

% 运行算法 results = main(objective_func, lower_bound, upper_bound, options);

输出结果

算法返回包含以下信息的结构体：

• best_solution：最优解向量
• best_fitness：最优适应度值
• convergence_curve：收敛曲线数据
• population_distribution：最终种群分布
• statistics：运行统计信息（时间、函数评估次数等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存要求：至少 4GB RAM（建议 8GB 以上）
• 存储空间：至少 100MB 可用空间

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程，包括种群初始化、蜘蛛性别分类、振动信息计算、位置更新策略、交配行为模拟以及收敛判断等关键功能。该文件整合了所有算法模块，提供完整的优化求解流程，支持参数配置和结果可视化输出。