蝙蝠算法（Bat Algorithm，縮寫 BA），是一種元啟發(fā)式優(yōu)化算法，是楊新社（音譯自：Xin-She Yang）在2010年提出的算法[1]。這個(gè)蝙蝠算法以微蝙蝠（microbats）回聲定位行為的基礎(chǔ)，采用不同的脈沖發(fā)射率和響度[2][3]。

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目錄

• 1算法描述
• 2算法方程
• 3算法應(yīng)用
• 4參考文獻(xiàn)
• 5延伸閱讀

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算法描述[編輯]

把蝙蝠的回聲定位理想化，可以總結(jié)如下：每個(gè)虛擬蝙蝠有隨機(jī)的飛行速度在位置（問題的解），同時(shí)蝙蝠具有不同的頻率或波長、響度和脈沖發(fā)射率r。蝙蝠狩獵和發(fā)現(xiàn)獵物時(shí)，它改變頻率、響度和脈沖發(fā)射率，進(jìn)行最佳解的選擇，直到目標(biāo)停止或條件得到滿足。這本質(zhì)上就是使用調(diào)諧技術(shù)來控制蝙蝠群的動(dòng)態(tài)行為，平衡調(diào)整算法相關(guān)的參數(shù)，以取得蝙蝠算法的最優(yōu)。

算法方程[編輯]

根據(jù)Yang (2010)的文章， 新的解和速度更新方程：

其中，隨機(jī)數(shù)為均勻分布。是目前找到最優(yōu)解。

A和r應(yīng)該在迭代中變換：

其中，?和是常數(shù)。

算法應(yīng)用[編輯]

蝙蝠算法已用于工程設(shè)計(jì)[4]、分類[5]等應(yīng)用。把蝙蝠算法（BA）與遺傳算法（GA）、PSO等方法進(jìn)行比較，并用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出的結(jié)論清楚顯示：蝙蝠算法比其他算法有很好優(yōu)勢[6]。

參考文獻(xiàn)[編輯]

^?X. S. Yang, A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm, in: Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NISCO 2010), Studies in Computational Intelligence, Springer Berlin, 284, Springer, 65-74 (2010).?http://arxiv.org/abs/1004.4170

^?J. D. Altringham, Bats: Biology and Behaviour, Oxford University Press, (1996).

^?P. Richardson, Bats. Natural History Museum, London, (2008)

^?X. S. Yang and A. H. Gandomi, Bat algorithm: a novel approach for global engineering optimization, Engineering Computations, Vol. 29, No. 5, pp. 464-483 (2012).

^?S. Mishra, K. Shaw, D. Mishra, A new metaheuristic classification approach for microarray data,Procedia Technology, Vol. 4, pp. 802-806 (2012).

^?K. Khan and A. Sahai, A comparison of BA, GA, PSO, BP and LM for training feed forward neural networks in e-learning context, Int. J. Intelligent Systems and Applications (IJISA), Vol. 4, No. 7, pp. 23-29 (2012).

延伸閱讀[編輯]

• 蝙蝠算法的詳細(xì)的介紹：Yang, X. S., Nature-Inspired Metaheuristic Algoirthms, 2nd Edition, Luniver Press, (2010).
• Matlab/Octave程序

總結(jié)

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