蝙蝠算法的源码

资 源 简 介

蝙蝠算法的源码

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群体智能优化算法，由剑桥大学的杨新社教授提出。该算法模拟了蝙蝠通过声波探测猎物和障碍物的生物特性，将其转化为解决复杂优化问题的数学模型。

在算法实现中，每只虚拟蝙蝠通过调整频率、响度和脉冲发射率来动态探索解空间：

频率调节：控制搜索步长，平衡全局探索与局部开发能力 响度衰减：随着接近最优解逐渐降低，对应自然界蝙蝠靠近猎物时减少声波强度的行为 随机行走：引入局部随机扰动增强算法跳出局部最优的能力

典型实现包含三个核心操作阶段：初始化蝙蝠种群、频率/位置更新、局部搜索增强。算法特别适用于多维非线性优化问题，在工程优化、参数调优等领域展现出比遗传算法和粒子群算法更快的收敛速度。需要注意调节蝙蝠种群数量、频率范围和衰减系数等关键参数以获得最佳性能。