文档介绍：摘 要
布谷鸟搜索算法与蝙蝠优化算法的改进研究
摘 要
布谷鸟搜索算法和蝙蝠优化算法都是由剑桥大学的 Yang 相继提出的
群智能优化算法，布谷鸟搜索算法的思想源于布谷鸟的寻窝产卵行为，该
算法已成功应用于神经网络训练、人脸识别、工程设计优化和多目标优化
等方面，均取得良好效果。同时，蝙蝠优化算法的思想源于蝙蝠的觅食行
为和回声定位，该算法已成功应用于模糊聚类、神经网络训练和数值优化
等方面，也取得良好效果。两种算法已经成为国内外学者研究的热点。然
而，布谷鸟搜索算法存在局部搜索能力不强，精度不高等问题，蝙蝠优化
算法是比较新的群智能优化算法，也存在早熟收敛、理论基础不完善等问
题。
本文就提高两种算法的性能问题展开研究，主要研究成果包括：
⑴ 针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强，后期收敛速度慢和收敛
精度不高等问题，提出了基于淘汰机制的布谷鸟搜索算法。实验仿真结果
表明，本文改进的算法在收敛速度和精度方面表现较好。
⑵ 针对蝙蝠优化算法存在早熟收敛、全局搜索能力不强等问题，提
出了一种采用机动飞行的蝙蝠优化算法，实验仿真结果表明，本文提出的
改进算法在很大程度上可避免早熟收敛，具有较强的全局搜索能力。
⑶ 为进一步完善蝙蝠算法的理论基础和提高算法在高维优化的能
力，解决早熟收敛等问题，对蝙蝠算法的速度和位置变更公式进行改进，
提出了具有记忆特征的蝙蝠优化算法，实验仿真结果表明，改进的蝙蝠算
法优势明显。
关键词：布谷鸟搜索算法 蝙蝠优化算法 淘汰机制 机动飞行 记忆
I
ABSTRACT
THE IMPROVING STUDY ON CUCKOO SEARCH
ALGORITHM AND BAT OPTIMIZATION ALGORITHM
ABSTRACT
The cuckoo search algorithm and bat optimization algorithm are both swarm
Intelligence algorithm, which are proposed by Yang who come form Cambridge
University. The cuckoo search algorithm derives from the obligate brood parasitic
behaviour. The algorithm has been successfully applied to the neural network
training, face recognition, engineering design optimization and mult-objective
optimization. At the same time, the bat optimization algorithm derives from bat
predatory behavior and echolocation. The algorithm has already obtained certain
success application in