提升精度与速度：SQP增强的蝙蝠优化算法研究

本文主要探讨了一种创新的优化方法——基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法。该研究旨在解决基本蝙蝠算法在实际应用中所面临的挑战，如寻优精度不高、收敛速度较慢以及容易陷入局部最优的问题。论文的背景提到，群智能算法，如蝙蝠算法，凭借其并行性和高效的搜索特性，在近年来得到了广泛的关注和应用，尤其是在图像处理、工程参数优化、路径规划和资源分配等领域。 蝙蝠算法由Yang X.S教授在2010年提出，其核心思想是模仿蝙蝠的回声定位行为，通过声波信号的发射和接收来寻找食物源。然而，原始蝙蝠算法在优化过程中存在不足，因此作者团队提出改进策略。首先，他们利用佳点集理论构建初始种群，增强了种群的遍历性，使得算法在搜索初期就能覆盖更广阔的解决方案空间。其次，为了防止过早收敛，引入了柯西变异算子，对种群中的精英个体进行变异操作，增加了种群多样性，减少了陷入局部最优的风险。 在迭代后期，作者们引入了Sequential Quadratic Programming（SQP）局部搜索策略。SQP是一种数值优化方法，能够在局部区域找到更精确的极小点。通过这种局部搜索，算法在接近全局最优值时能够深入探索，从而提升寻优精度，并加速种群的收敛速度。这种方法有助于算法在接近最优解时，不仅找到局部最优，还能跨越局部最小，最终寻找到全局最优解。 通过仿真实验，研究人员验证了基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法相较于基础蝙蝠算法在性能上的显著提升。实验结果显示，改进后的算法在寻优精度和收敛速度上都有明显改善，这使其在复杂优化问题中展现出更好的适应性和稳定性。这篇论文为解决实际问题中的优化难题提供了一种有效的方法，具有重要的学术价值和工程应用潜力。