【MATLAB源码-第117期】基于matlab的蜘蛛猴优化算法(SMO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

蜘蛛猴优化算法（Spider Monkey Optimization, SMO）是一种灵感来源于蜘蛛猴觅食行为的群体智能优化算法。蜘蛛猴是一种生活在南美洲热带雨林中的灵长类动物，它们在寻找食物时展现出的社会行为和策略被用来模拟解决优化问题。

群体结构
在SMO算法中，整个种群被划分为多个小组，每个小组有一个领头猴（Leader），负责引导小组成员。整个种群还有一个全局领头猴，负责协调和引导所有小组。

觅食行为模拟
蜘蛛猴在寻找食物时会通过声音或身体动作与其他猴子交流信息。在SMO算法中，这种行为被模拟为局部和全局的搜索过程：

1. 局部搜索：小组内的蜘蛛猴根据领头猴的位置和自己的经验来更新自己的位置，即寻找新的可能解。这反映了蜘蛛猴在领头猴的引导下探索周围区域的行为。
2. 全局搜索：如果小组在一段时间内无法找到更好的食物源（即解决方案没有改进），领头猴会进行全局搜索。这意味着领头猴会跳出当前的局部区域，寻找更广阔区域内的食物源。此时，小组成员也会根据全局领头猴的位置更新自己的位置。

适应性调整
蜘蛛猴会根据食物源的丰富程度和环境的变化适应性地调整其行为。在SMO算法中，这通过调整搜索的步长和频率来模拟，以便更好地探索解空间。

社会行为模拟
蜘蛛猴展现出的社会互动和合作行为在算法中也得到了体现。例如，当一个小组的领头猴连续多次未能找到更好的食物源时，小组成员可能会选择跟随其他小组的领头猴，或者最好的解决方案将被整个群体采纳。

算法的优势
SMO算法能够有效地在全局搜索和局部搜索之间平衡，避免过早陷入局部最优解。它适用于解决各种复杂的优化问题，特别是在动态环境中的应用表现突出。通过模拟蜘蛛猴的社会行为和适应性策略，SMO算法能够灵活地调整搜索策略，提高寻找最优解的效率和准确性。

应用领域
SMO算法由于其独特的搜索机制和高效的性能，已被应用于多种领域，如工程优化、数据挖掘、机器学习和经济学问题等。

蜘蛛猴优化算法是一种模仿自然界生物行为的优化方法，它通过模拟蜘蛛猴的社会和觅食行为，有效地解决了复杂的优化问题。这种算法的开发体现了从自然界获取灵感以解决工程和科学问题的趋势。