基于社交蜘蛛行为的群集优化算法实现

资 源 简 介

该项目在MATLAB环境下完整构建了社交蜘蛛优化算法（Social Spider Optimization, SSO），这是一种受群居蜘蛛协作行为启发的全局搜索元启发式算法。 在该算法模型中，搜索空间被模拟为一张复杂的蜘蛛网，网上的每个节点代表一个潜在解。算法详细模拟了蜘蛛通过蛛网振动传递信息的生物机制：每个蜘蛛根据其适应度值产生不同强度的振动，振动信号在网上传播供其他个体感知。 项目将种群划分为雌性和雄性两个子群，并赋予了不同的进化行为：雌性蜘蛛根据接收到的振动源（包括最近的更优蜘蛛、全局最优蜘蛛等）执

详 情 说 明

社交蜘蛛优化算法 (SSO) 项目说明文档

项目介绍

本项目在 MATLAB 运行环境下实现了一种受生物启发的高效元启发式算法——社交蜘蛛优化算法（Social Spider Optimization, SSO）。该算法模拟了社交性蜘蛛在蛛网上的群体协作行为，通过振动感知与信息传递来寻找全局最优解。在该物理模型中，整个搜索空间被视为一张蛛网，网上的每一个位置代表一个候选解，而蜘蛛通过接收网上传播的振动信号来调整自身的位置。

功能特性

1. 性别二元进化模型：将种群划分为雌性和雄性两个子群，模拟自然界中不同性别的行为差异。
2. 振动感知机制：通过计算蜘蛛个体间的距离与适应度权重，模拟物理振动信号的衰减与增强。
3. 协同搜索策略：雌性蜘蛛侧重于向优秀个体（包含局部最优与全局最优）移动；雄性蜘蛛则根据群体分布在开发（靠近雌性中心）与探索（寻找未知区域）之间动态切换。
4. 模拟交配与交叉：通过空间距离判断触发交配行为，产生融合父母优良基因且具备变异特性的后代。
5. 劣质淘汰机制：实时更新种群，确保新生成的优质后代能够及时替换种群内的最差个体。
6. 自适应收敛监控：内置收敛曲线记录功能，直观展示算法在迭代过程中的寻优效率。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
2. 硬件要求：能够运行 MATLAB 的标准计算机。
3. 依赖库：无需第三方工具箱，仅需 MATLAB 核心库支持。

实现逻辑与算法流程

本算法的完整实现流程如下：

1. 参数与环境初始化

算法开始时，首先定义种群规模、搜索空间维度、迭代上限以及性别比例。初始种群在定义的搜索上下限内通过随机分布生成。每个个体的初始适应度通过目标函数（如演示用的 Sphere 函数）进行计算，并记录当前的全局最优解。

1. 权重（振动源强度）计算

算法将个体的适应度映射为权重，权重能反映蜘蛛产生的“振动强度”。适应度越好的个体权重越大（最大为1），适应度最差的个体权重为0。这种映射逻辑确保了优秀信号在网上的传播优势。

1. 雌性蜘蛛的行为更新

雌性蜘蛛占据种群的主要部分（通常为70%）。其位置更新受三种振动源影响：

• 局部振动（Vibc）：由距离自己最近且比自己更优的个体产生。
• 全局振动（Viba）：由当前已知的全局最优个体产生。
• 随机游动：引入随机扰动项，防止算法陷入局部最优。

雌性个体会根据预设的比例参数执行“吸引”或“排斥”操作，以此在不同搜索阶段实现全局勘探或局部精细搜索。

1. 雄性蜘蛛的行为更新

雄性蜘蛛的行为取决于其在男性群体中的权重地位（以中位数为界）：

• 优势雄性：倾向于向雌性群体的加权中心靠拢，这被称为开发行为，旨在利用雌性群体的搜索成果。
• 一般雄性：倾向于寻找距离自己最近的雌性，执行平衡搜索，增加种群的多样性。

1. 交叉与交配机制

这是算法维持进化能力的关键。当优势雄性蜘蛛与一定范围内的雌性蜘蛛距离小于阈值（交配半径）时，会触发交配。

• 后代生成：后代是个体权重的加权平均值。
• 扰动变异：对生成的后代施加 1% 范围的扰动，模拟自然变异。
• 竞争生存：计算后代适应度，若其优于当前种群中最差的个体，则直接替换最差个体，从而实现种群的整体进化。

1. 边界约束与迭代更新

在每一代更新后，算法会强制所有个体回归到指定的搜索范围内（Bound handling），并更新全局历史最优记录。

关键细节分析

1. 振动函数实现：代码利用 exponential 函数配合欧氏距离的平方来模拟振动随距离衰减的物理特性：Vib = W * exp(-rand * dist^2)。
2. 性别分工：雌性负责基于高质量信号的定向移动（类似于粒子群的加速过程），而雄性则作为连接点和探索点，通过交配机制引入新的基因组合。
3. 鲁棒性设计：计算权重和雌性中心时，引入了 eps（极小值）防止除以零的错误，保证了算法在处理平坦目标函数时的稳定性。
4. 可视化：算法运行结束后，会自动生成对数坐标系的收敛曲线图，帮助用户评估算法的收敛速度和精度。

使用方法

1. 打开 MATLAB 软件。
2. 将程序代码拷贝至 MATLAB 编辑器中。
3. 根据实际需求修改参数部分（如 dim 变量维度、lb/ub 边界以及 objFunc 目标函数）。
4. 点击运行（Run）按钮。
5. 在控制台查看最优解、耗时以及收敛图表。