黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization Algorithm, BWOA) 是由Adria´n F. Peña-Delgado等人于2020年提出的，该作者也是跳蛛优化算法(Jumping Spider Optimization Algorithm, JSOA)的作者之一。BWOA通过模仿蜘蛛求偶时不同的运动策略，对搜索空间进行探索和开发。

蜘蛛在网上的两种运动方式：

该算法主要对跳珠不同的捕食策略进行数学模型化，包括逼迫攻击、搜索和跳向猎物。此外，还建立了一个表示信息素率的模型。

蜘蛛在蛛网中的运动模型化为线性和螺旋两种形式，位置更新公式如下： 其中， x ⃗ ∗ ( t ) \vec{x}*(t) x ∗(t)为当前最佳个体位置， m m m为0.4到0.9之间的随机浮点数， β β β为-1到1之间的随机浮点数。

信息素在蜘蛛的求偶过程中起着非常重要的作用。在该算法中，黑寡妇蜘蛛的信息素率值定义为： 当信息素大小小于等于0.3时，个体将会被替代，位置更新公式为： 其中， x x xr1和 x x xr2为两个不同个体， σ σ σ为0或1。

伪代码包括三部分，算法1是关于信息素的，算法2为 σ σ σ计算过程，算法3是JSOA的。 算法1： 算法2： 算法3：

与现在大部分算法相比，结构非常简单，涉及公式也容易理解。 算法改进方面，存在很大空间。

【1】Peña-Delgado, Adrián F.,Peraza-Vázquez, Hernán, et.al. A Novel Bio-Inspired Algorithm Applied to Selective Harmonic Elimination in a Three-Phase Eleven-Level Inverter. Mathematical Problems in Engineering. (2020). Hindawi. https://doi.org/10.1155/2020/8856040