二元变量蝙蝠算法BBA

资 源 简 介

二元变量蝙蝠算法BBA

详 情 说 明

二元变量蝙蝠算法BBA是针对离散问题优化的改进算法。标准的蝙蝠算法通过模拟蝙蝠回声定位行为进行连续空间搜索，而BBA通过引入二元编码机制实现离散化改造。

算法核心思想包含三个改进维度：首先采用二进制编码表示解空间，将连续位置向量转换为0/1离散值；其次设计特殊的转移概率函数，通过sigmoid等映射函数将速度转化为位置翻转概率；最后在频率更新策略中增加离散扰动因子，增强算法跳出局部最优的能力。

这种改进使算法适用于特征选择、组合优化等典型离散问题。相比传统遗传算法，BBA保留了蝙蝠算法的动态调节机制，能自动平衡全局探索与局部开发。其脉冲发射率与响度参数在离散域中转化为变异概率控制，形成独特的扰动-收敛交替搜索模式。

实际应用中需要注意二进制编码长度与问题规模的匹配，以及转移概率函数的斜率调节。该算法在NP难问题中表现出比标准离散算法更快的收敛速度，尤其适合高维稀疏特征空间的搜索场景。