改进的蝙蝠算法结合可变邻域搜索：提升全局优化性能

本文主要探讨了一种改进的生物启发式优化算法——带可变邻域搜索的蝙蝠算法（Variable Neighborhood Bat Algorithm, VNBA）。蝙蝠算法（BA）是近年来受到蝙蝠回声定位行为启发提出的一种新型搜索策略，其在解决复杂优化问题上展现出了良好的效果和性能。然而，尽管BA能够找到局部最优解，但它在某些情况下可能无法找到全局最优解，这限制了其应用范围。 为了克服这一局限，作者提出了将经典的搜索技术——可变邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）与蝙蝠算法结合。VNS是一种有效的局部搜索策略，它通过在搜索过程中动态调整搜索空间的邻域结构，有助于跳出局部最优陷阱，寻找更广阔的解决方案空间。 在VNBA中，蝙蝠算法作为全局搜索工具，负责在整个搜索空间进行广泛的探索，大大缩小了潜在的最优解可能存在的区域。一旦全局搜索阶段发现了一个有潜力的解，VNS作为局部搜索工具就会被激活，对这个区域进行深入、精细化的搜索，进一步提高找到全局最优解的可能性。 作者在文中详细阐述了VNBA的设计原理，包括邻域结构的选择、搜索策略的调整以及蝙蝠个体行为的更新规则。实验结果部分展示了改进后的算法相较于传统BA在各种测试问题上的显著优势，包括收敛速度、搜索效率和找到最优解的能力都有所提升。这种结合了全局和局部搜索的优势的算法为解决复杂的全局优化问题提供了一种新的有效方法，对于工程优化、机器学习等领域具有重要的实际应用价值。