バットアルゴリズム

Batアルゴリズムは、グローバル最適化のためのメタヒューリスティックアルゴリズムです。これは、放出パルスレートと音量が変化するマイクロバットのエコーロケーション行動にヒントを得たものです。 ^{[1] [2]} Batアルゴリズムは、 2010年にXin-She Yangによって開発されました。^[3]

マイクロコウモリのエコーロケーションの理想化は、次のようにまとめることができます。各仮想コウモリは、周波数または波長と音量が変化する位置 (解) を速度でランダムに飛行します。獲物を探して見つけると、周波数、音量、パルス放出率が変化します。探索は、ローカルランダムウォークによって強化されます。特定の停止基準が満たされるまで、最良のものの選択が続けられます。これは基本的に、コウモリの群れの動的行動を制御するために周波数調整技術を使用し、探索と利用のバランスは、コウモリのアルゴリズムでアルゴリズムに依存するパラメータを調整することで制御できます。 ${\displaystyle v_{i}}$${\displaystyle x_{i}}$${\displaystyle A_{i}}$${\displaystyle r}$

バットアルゴリズムを含むメタヒューリスティックアルゴリズムの詳細な紹介はヤン^{[4]によって行われ、} MATLAB / GNU Octaveのデモプログラムが利用可能であり、包括的なレビューはパルピネッリとロペスによって行われています。^[5]さらなる改善は、より効率的な進化型バットアルゴリズム（EBA）の開発です。^[6]

• メタファーベースのメタヒューリスティクスのリスト

• Yang, X.-S. (2014)「自然にインスパイアされた最適化アルゴリズム」、Elsevier。