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文档摘要

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融合禁忌搜索的蝙蝠算法：原理、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，众多领域如工程设计、机器学习、数据分析、资源分配等，都面临着复杂的优化问题。这些问题往往呈现出高维度、非线性以及多约束等特性，求解难度极大，传统的优化算法在处理这类复杂问题时，常常遭遇计算效率低下、易陷入局部最优解等困境，难以满足实际应用的需求。因此，智能优化算法应运而生，其模拟自然界生物的行为或物理现象，通过迭代搜索的方式来寻找最优解，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。

蝙蝠算法（BatAlgorithm，BA）是Xin-SheYang于2010年基于微型蝙蝠的回声定位行为提出