蜘蛛蜂最佳化算法(Spiderwasp optimizer,SWO)是一種基於仿生學的最佳化算法，它模擬了蜘蛛蜂在搜尋食物和建造巢穴時的行為。這種算法已經在許多領域得到了廣泛的套用，包括無人機路徑規劃。
蜘蛛蜂最佳化算法由Mohamed Abdel-Basset等於2023年提出，該算法模型雌性蜘蛛蜂的狩獵、築巢和交配行為，具有搜尋速度快和求解精度高的優勢。在複雜的山地環境下，無人機的三維路徑規劃是一個具有挑戰性的問題。傳統的路徑規劃算法往往難以在這種環境下找到最優解，因為山地地形的複雜性會導致搜尋空間非常大，而且存在許多局部最優解。因此，研究人員開始探索使用SWO算法來解決這一問題。SWO算法的核心思想是通過模擬蜘蛛和蜜蜂的行為來實現最佳化搜尋。蜘蛛通過建立蜘蛛網來捕捉食物，而蜜蜂則通過飛行路徑來尋找花粉。這兩種行為都具有一定的啟發性，可以幫助算法更好地探索搜尋空間。在無人機路徑規劃中，SWO算法可以被用來尋找最優的飛行路徑，以滿足特定的任務需求。通過模擬蜘蛛和蜜蜂的行為，算法可以在複雜的山地環境下快速找到最優解，同時避免陷入局部最優解。
總之，蜘蛛蜂最佳化算法在複雜山地環境下無人機三維路徑規劃中具有很大的潛力。隨著對這一算法的進一步研究和改進，相信它將在未來得到更廣泛的套用，並為無人機路徑規劃問題提供更好的解決方案。