蝙蝠算法

资 源 简 介

蝙蝠算法

详 情 说 明

蝙蝠算法是一种受自然界蝙蝠回声定位行为启发的智能优化算法，由杨新社提出。该算法通过模拟蝙蝠群体捕食时的声波发射与频率调节机制，在连续空间中进行高效的函数寻优。

算法核心思想是每只虚拟蝙蝠通过调整脉冲频率、响度和发射率来动态探索解空间： 频率调整对应参数搜索范围的伸缩 响度控制局部搜索的收敛精度 脉冲率决定全局探索的概率

在MATLAB实现中，用户只需自定义目标函数即可快速部署。典型应用场景包括：工程参数优化、神经网络权重调整、经济模型求解等连续变量优化问题。算法优势在于： 参数调节机制明确 全局与局部搜索平衡性好 对初始值依赖性较低

该实现通过向量化计算优化了蝙蝠群体的并行搜索效率，适合处理10-30维的中等规模优化问题。对于高维问题，建议结合维度分组策略增强收敛性。