蜘蛛蜂优化算法（Spider Wasp Optimizer, SWO）是一种受自然界中蜘蛛蜂行为启发的元启发式智能优化算法。由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，算法模拟了雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有独特的更新策略，适用于具有不同探索和开发需求的广泛优化问题。

        SWO算法是基于对自然界中雌蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为的复制而提出的。这些行为在算法中被抽象为搜索、跟随与狩猎、筑巢以及交配（通过交叉操作产生后代）等策略，用于在优化问题中寻找最优解。

图1 认识蜘蛛蜂

        （1）搜索行为：在优化开始时，算法模拟雌性蜘蛛蜂在搜索空间内随机搜索，寻找最合适的猎物，（即优化问题中的解），这被称为探索阶段。这对应于在搜索空间内随机分布一定数量的雌蜂（即搜索代理）。

        （2）跟随和狩猎行为：当发现猎物后，蜘蛛可能会试图逃离中心的球体，而雌蜘蛛蜂则跟随它们，选择最合适的一个进行麻痹并拖拽到巢穴。在算法中，这表现为搜索代理根据当前最优解的位置更新自己的位置。它们以恒定的步长随机探索搜索空间，更新位置公式为：

        其中，，a和b是从种群中随机选取的两个指标来确定探索方向。

        （3）筑巢行为：蜘蛛蜂将猎物拖到适合猎物和蛋大小的巢穴中。在算法中，这对应于根据当前搜索到的解构建新的解空间或更新解的质量。

        （4）交配行为：通过雄性和雌蜘蛛蜂之间的交叉操作产生后代，该操作具有特定的概率（交叉率）。在算法中，这表现为通过组合不同搜索代理的解来生成新的解，以增加解的多样性。

        雌蜂有时会找不到从球上掉下来的蜘蛛，因此它们会搜索蜘蛛掉落的确切地点周围的整个区域，公式如下：