蜘蛛猴算法，群智能优化算法

资 源 简 介

蜘蛛猴算法，群智能优化算法

详 情 说 明

蜘蛛猴算法（Spider Monkey Optimization，SMO）是2014年提出的一种新型群智能优化算法，其灵感来源于蜘蛛猴群体的社会行为和觅食策略。作为一种基于群体智能的优化方法，SMO通过模拟蜘蛛猴在自然界中的分工协作机制来解决复杂优化问题。

蜘蛛猴算法将群体分为若干子群，每个子群包含若干个体。算法主要包含四个关键阶段：局部领导者阶段、全局领导者阶段、局部学习阶段和全局学习阶段。在局部领导者阶段，子群内成员根据局部最优解调整位置；全局领导者阶段则引导整个群体向全局最优解靠拢；局部和全局学习阶段通过随机扰动增强算法的探索能力，避免陷入局部最优。

该算法具有收敛速度快、参数少、易于实现等特点，已成功应用于工程优化、机器学习参数调优等领域。与粒子群算法（PSO）等传统群智能算法相比，蜘蛛猴算法通过分层协作机制更好地平衡了全局探索与局部开发能力，尤其适合处理高维、多峰优化问题。