matlab实现蝙蝠优化算法，本人所传代码全部经过测试，可用源码分享。

针对基本蝙蝠算法存在容易过早陷入局部最优以及求解精度低的问题,提出一种改进的蝙蝠算法(SABA),加入自适应的步长控制机制和变异机制.通过对12个单峰/多峰函数的测试表明,与粒子群算法、蝙蝠算法相比,SABA算法能够有效解决算法陷入局部最优的问题,从而具有较高的求解精度.

蝙蝠算法的matlab基础代码 里面的评价函数可自定义，内附完整主程序

Metaheuristic algorithms such as particle swarm optimization and simulated annealing are now becoming powerful methods for solving many tough optimization problems . The vast majority of heuristic and metaheuristic algorithms have been derived

基于蝙蝠算法的PID参数优化，本文档在测试完蝙蝠算法的优越性之后对热工系统的重要参数pid参数进行的优化，观察了优化结果。同时还与模糊算法优化结果进行了比较。

用于工程优化，函数优化，求最优解 工程问题

针对分布式电源的大量应用与配电网结构的扩大，使故障定位开关函数的建立愈加复杂，传统算法的搜索速度与准确性亟待提高。通过建立改进的开关函数模型，能够满足目前分布式电源广泛接入的现状，处理多DG、多故障的定位要求。通过配电网结构划分降维策略进一步增加了算法的计算速度，建立改进的评价函数，防止故障定位误判。介绍了蝙蝠算法求解配电网故障定位的具体步骤。通过算例进行仿真对比表明，蝙蝠算法相比其他人工智能算法在配电网单故障与多故障定位方面具有更加快速、准确的全局寻优能力。

蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该资源是Yang教师的蝙蝠算法matlab实现

matlab实现蝙蝠算法（BA）代码，可用于智能算法的优化

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