蝙蝠算法

蝙蝠算法（Bat Algorithm，縮寫 BA），是一种元启发式优化算法，是杨新社（音译自：Xin-She Yang）在2010年提出的算法。这个蝙蝠算法以微蝙蝠（microbats）回声定位行为的基础，采用不同的脉冲发射率和响度。

算法描述
把蝙蝠的回声定位理想化，可以总结如下：每个虚拟蝙蝠有随机的飞行速度v_i在位置x_i（问题的解），同时蝙蝠具有不同的频率或波长、响度A_i和脉冲发射率r。蝙蝠狩猎和发现猎物时，它改变频率、响度和脉冲发射率，进行最佳解的选择，直到目标停止或条件得到满足。这本质上就是使用调谐技术来控制蝙蝠群的动态行为，平衡调整算法相关的参数，以取得蝙蝠算法的最优。

算法方程
根据Yang (2010)的文章， 新的解x_i^t和速度v_i^t更新方程：
: f_i=f_{\min}+(f_{\max}-f_{\min}) \beta,
: v_i^t=v_i^t+(x_i^{t-1}-x_*) f_i,
: x_i^t =x_i^{t-1} +v_i^t.
其中，随机数为均匀分布。x_*是目前找到最优解。

A和r应该在迭代中变换：
: A_i^{t+1}=\alpha A_i^t,
: r_i^{t+1}=r_i^0 [1-\exp(-\gamma t)].
其中， 0和\gamma>0是常数。

算法应用
蝙蝠算法已用于工程设计、分类等应用。把蝙蝠算法（BA）与遗传算法（GA）、PSO等方法進行比较，并用于训练神经网络，得出的结论清楚顯示：蝙蝠算法比其他算法有很好优势。

參考文獻
延伸閱讀

• 蝙蝠算法的详细的介绍：Yang, X. S., Nature-Inspired Metaheuristic Algoirthms, 2nd Edition, Luniver Press, (2010).
• [http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37582 Matlab/Octave程序]