蝙蝠算法的研究进展

蝙蝠算法(BA)是通过用搜索空间中的点模拟自然界中的蝙蝠个体,将搜索和优化过程模拟成蝙蝠个体搜索猎物和移动过程,将求解问题的目标函数度量成个体所处位置的优劣,在搜索和优化过程中用好的可行解取代较差的可行解的迭代过程的一种优化算法。蝙蝠算法因具有较强的鲁棒性、高效性和应用性,已成功地应用于函数优化、工程设计、分类等多个方面。本文首先给出了蝙蝠算法的原理及模型,然后列出了蝙蝠算法近几年来的改进研究,最后展望了蝙蝠算法的发展方向。