李麗麗

摘 要：受蝙蝠覓食時回聲定位行為啟發(fā)，劍橋大學(xué)的Yang教授于2010年提出了蝙蝠算法（Bat Algorithm， BA）。BA因具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少、魯棒性強、易于理解和實現(xiàn)等優(yōu)點，因而受到極大關(guān)注，逐漸成為計算智能研究領(lǐng)域熱點。闡述了蝙蝠算法的仿生原理和算法的具體流程，總結(jié)了蝙蝠算法優(yōu)缺點，介紹了蝙蝠算法和改進蝙蝠算法的應(yīng)用，對蝙蝠算法發(fā)展方向進行了展望。

關(guān)鍵詞：蝙蝠算法；仿生原理；改進的蝙蝠算法；算法應(yīng)用

DOIDOI：10.11907/rjdk.161982

中圖分類號：TP312

文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1672-7800（2016）012-0170-02

1 蝙蝠算法概述

蝙蝠算法模擬蝙蝠通過回聲定位捕食獵物行為[1]實現(xiàn)搜索問題的最優(yōu)解，其模擬回聲定位方式為：將每只蝙蝠個體視為當(dāng)前可行域內(nèi)的一個解，每個解對應(yīng)一個由所優(yōu)化問題確定的適應(yīng)值，每只蝙蝠通過調(diào)整脈沖波長、音量、脈沖發(fā)射率3項參數(shù)來追隨當(dāng)前最優(yōu)蝙蝠，使得整個種群在問題求解空間中產(chǎn)生從無序到有序的深化，獲取最優(yōu)解。

2 蝙蝠算法應(yīng)用

自BA提出以來，已有不少學(xué)者將其應(yīng)用于優(yōu)化問題，包括簡單函數(shù)優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、分類類別、模式識別等，相對于PSO、GA以及HS等，BA具有更大潛能。本文從基本BA和改進的BA兩方面來闡述BA的應(yīng)用。

2.1 BA基本應(yīng)用

為了對燃?xì)廨啓C發(fā)電系統(tǒng)進行性能優(yōu)化和狀態(tài)監(jiān)測，Tamiru[2]將蝙蝠算法應(yīng)用于燃?xì)廨啓C發(fā)電系統(tǒng)模型中。首先使用蝙蝠算法和局部線性模型樹算法對模糊系統(tǒng)進行訓(xùn)練，然后利用該系統(tǒng)捕捉燃?xì)廨啓C發(fā)電系統(tǒng)的能量損失分布及變化情況，與局部線性模型樹算法進行訓(xùn)練結(jié)果對比，證明蝙蝠算法和局部線性模型樹算法結(jié)合的有效性；Nakamura[3]使用BA解決拓?fù)鋬?yōu)化問題中的彈簧問題和減速器問題，實驗測試結(jié)果表明蝙蝠算法得到的解優(yōu)于目前為止所有文獻的最優(yōu)解；Nakamura[4]首次將BA強大的搜索能力和快速查找能力結(jié)合，實驗測試結(jié)果表明蝙蝠算法的解優(yōu)于目前為止所有文獻的最優(yōu)解；Bora[5]將BA應(yīng)用于求解無刷直流齒輪電機問題[6]，與SQP、GA、GA&SQP、ACO、PSO的對比實驗結(jié)果表明BA可行；Fister[7]引入BA對運動員運動過程數(shù)據(jù)進行處理，給教練提供智能體育訓(xùn)練計劃，與DE、PSO、DET進行對比實驗證實BA的可行性；Yang[8]使用BA求解3個基準(zhǔn)工程約束優(yōu)化問題，實驗結(jié)果表明BA的求解結(jié)果優(yōu)于目前最優(yōu)解。Taher[9]應(yīng)用蝙蝠算法求解機組負(fù)荷經(jīng)濟調(diào)度問題，與PSO的對比實驗表明BA的可行性與有效性。

2.2 改進的BA

基本BA存在易陷入局部最優(yōu)導(dǎo)致早熟收斂問題，不少學(xué)者對基本蝙蝠算法進行相應(yīng)改進以獲取更好的解。

2.2.1 基準(zhǔn)測試函數(shù)求解

Tsai[10]重新定義了蝙蝠的運動方式和隨機游走過程，和基本BA進行對比測試，結(jié)果表明了該算法的有效性；Guanghui Liu[11] 提出了多普勒效應(yīng)蝙蝠算法，給出發(fā)現(xiàn)獵物、靠近獵物、捕食獵物時蝙蝠聲波頻率變化公式，通過和PSO、基本BA結(jié)果對比，證明了該算法的有效性和快速性；劉長平[12]對BA迭代過程中產(chǎn)生的較優(yōu)解進行混沌優(yōu)化，較差解用新的解予以替換，與PSO、BA求解結(jié)果對比，表明BA是解決工程應(yīng)用中復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問題的一種有效方法；謝健[13]將Levy飛行作用于蝙蝠位置的更新公式中，通過和基本BA求解結(jié)果對比，表明該BA的有效性和可行性；黃光球[14]把基本蝙蝠的回聲定位方式改進為追隨、自主、避險或從眾行為運動，通過和基本BA、改進自組織遷移算法的求解結(jié)果進行對比，表明該算法具有較強的全局收斂性；肖輝輝[15]對BA迭代過程中產(chǎn)生的解進行變異、交叉、選擇操作，得到新的解，和基本BA仿真結(jié)果對比，表明該BA能夠增強算法的全局尋優(yōu)能力。通過這兩種BA求解非線性方程組問題，驗證了BA的可行性和有效性，擴展了蝙蝠算法的應(yīng)用范圍；李枝勇[16]用量子旋轉(zhuǎn)門和非門分別實現(xiàn)搜索和變異；高珊[17]使用小生境技術(shù)把蝙蝠劃分為若干類，每個類內(nèi)部通過共享適應(yīng)度函數(shù)和排擠機制提高種群多樣性。通過與PSO、GA、CS對比，表明改進的BA能夠有效避免了局部最優(yōu)，提高了全局尋優(yōu)能力。

2.2.2 規(guī)劃問題求解

李枝勇[18]為了求解多目標(biāo)0-1規(guī)劃問題，重新定義了蝙蝠位置和速度的更新公式，將約束條件轉(zhuǎn)化到目標(biāo)函數(shù)，把問題轉(zhuǎn)化成無約束形式，通過和元胞蟻群算法、枚舉法進行對比實驗，證明了蝙蝠算法在解決多目標(biāo)0-1規(guī)劃問題上的有效性和優(yōu)越性；李國成[19]在評估蝙蝠個體過程中嵌入交叉熵操作來更新蝙蝠位置，通過和HS、GA求解絕對值方程結(jié)果進行對比，表明該算法具有較強的全局搜索能力和穩(wěn)定性；Taher和Farhad[20]使用自適應(yīng)啟發(fā)式蝙蝠算法解決機組組合優(yōu)化問題，通過和GA、DPSO、HPSO、SFLA對10～100個單元的集成系統(tǒng)問題和38個單元、不間斷調(diào)度的集成系統(tǒng)問題求解結(jié)果對比，證明了該算法的有效性和快速性。

2.2.3 模式識別問題求解

Behnam[21]提出了多普勒效應(yīng)蝙蝠算法。算法中加入多普勒效應(yīng)特性，靠近獵物時聲波頻率增大，遠離時聲波頻率減小，以此調(diào)節(jié)搜索過程中蝙蝠的聲波頻率，通過和ACO、PSO檢測釣魚網(wǎng)站的正確率和錯誤率進行對比，表明該算法穩(wěn)定可行；為了提高BA的求解精度， Chen[22]根據(jù)蝙蝠和獵物速度方向的不同給出不同的聲波頻率更新公式，通過對燃?xì)鉁u輪發(fā)電機進行故障檢測和診斷，對比實際故障數(shù)據(jù)和該算法預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差，證明了該算法的準(zhǔn)確性。

3 研究展望

綜上，蝙蝠算法未來研究方向如下：

（1）參數(shù)的敏感性研究。對不同的變量比如α、γ值的改變對算法收斂速度和結(jié)果的影響進行分析，在總結(jié)各參數(shù)變化對結(jié)果影響的基礎(chǔ)上，設(shè)計出更好、更穩(wěn)定、更快速求解問題的BA算法。

（2）BA與局部啟發(fā)式算法相結(jié)合。利用BA自適應(yīng)的隨機搜索性，探索潛在的最優(yōu)空間。局部啟發(fā)式算法能對BA的搜索空間進行深入搜索，兩相結(jié)合能在提高收斂速度和尋求全局最優(yōu)之間找到一個平衡點，從而跳出局部最優(yōu)解，提高求解精度。

（3）BA與其它概念相結(jié)合。目前，BA與其它概念（多普勒效應(yīng)、混沌蝙蝠等）相結(jié)合進行改進都取得了很好的效果。因而，BA與其它概念結(jié)合并進一步自然延伸，會促使BA產(chǎn)生更有趣的變種。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）