第一篇博文:A Novel Algorithm for Bat Swarm Optimization

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Bat Swarm Optimization (BSO) 是一种群体算法(swarm-based optimization algorithm)，属于高效的优化算法类别之一，其优点在于对全局搜索能力、高维空间可行性等方面都有较好的表现。然而，BSO 的适应性、容错性、鲁棒性等特性都需要进一步研究，否则将面临着严重的问题。本文基于之前的研究成果，提出了一套新的BSO算法——MOBOBAT——来解决当前存在的问题。 MOBOBAT 使用粗粒度的BSO原则，通过种群内每个蝙蝠的协作，动态地调整整体的搜索策略并迅速收敛到全局最优，从而得到高精度、多样化的搜索结果。在应用层，MOBOBAT 可同时满足多种多样的需求，例如，不需要预先设置参数或者启发式函数，只需指定目标函数即可。相比于目前流行的BSO方法，MOBOBAT 有如下优势：

1.更有效率：MOBOBAT 采用了粗粒度的BSO原则，因而相比于细粒度的遗传算法能够取得更好的效果；

2.更易用：MOBOBAT 不仅简单易懂，而且方便用户直接调用接口，可快速地求得目的函数值；

3.更适合复杂问题：MOBOBAT 可以自动识别多峰值和局部极小值，并且具有很强的多模态能力，因此可以用来处理复杂的多维问题；

4.更稳定：MOBOBAT 在计算过程中不容易出现分支循环或陷入局部最优，因此可以应用于实际生产环境中；

5.更具弹性：MOBOBAT 能够自适应地调整搜索范围，使其不至于被困于局部最优而产生不良后果。

2.基本概念术语

2.1 Bat 蝙蝠

蝙