蝙蝠算法，MatLab版本

资 源 简 介

蝙蝠算法，MatLab版本

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元启发式优化算法，由杨新社教授于2010年首次提出。该算法模拟了蝙蝠群体通过声波频率调节、脉冲发射率调整和响度变化来协同搜索猎物的过程。

算法核心包含三个关键机制：频率调节模拟解空间搜索范围的动态变化，响度衰减反映算法从探索到开发的过渡过程，而脉冲发射率则控制局部搜索的精细程度。在MatLab实现中，这些生物学特性被转化为数学参数，通过迭代更新公式不断优化候选解的位置。

蝙蝠算法在工程优化领域展现出独特优势，特别是在处理高维非线性问题时表现出良好的全局搜索能力与收敛速度。其MatLab版本实现通常包含种群初始化、频率计算、位置更新、局部搜索扰动等核心模块，通过向量化运算充分利用MatLab的矩阵计算优势。

该算法被广泛应用于结构设计、调度优化、神经网络训练等领域，其简洁的参数设置和清晰的物理背景使其成为智能计算领域的重要工具。后续改进版本还融合了差分进化、混沌映射等技术以增强性能。