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基于蝙蝠算法的路径优化研究

摘要

本文提出一种基于蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）的路径优化方法，通过模拟蝙蝠回声定位行为中的频率调谐与脉冲发射机制，结合动态自适应策略与多目标优化框架，解决复杂环境下的路径规划问题。实验结果表明，该方法在旅行商问题（TSP）和物流配送路径优化场景中，相比传统算法在收敛速度和解质量上均有显著提升。

关键词：蝙蝠算法；路径优化；旅行商问题；多目标优化；物流配送

1. 引言

路径优化是组合优化领域的核心问题，广泛应用于物流配送、机器人导航和交通规划等领域。传统算法如Dijkstra算法和蚁群算法在简单场景中表现良好，但在动态环境或多约束条件下存在计算效率低、易陷入局部最优的缺陷。蝙蝠算法（BA）作为一种新型元启发式算法，通过模拟蝙蝠的回声定位行为，在全局探索与局部开发之间实现动态平衡，为路径优化提供了新思路。

本文旨在：

1. 深入分析蝙蝠算法的核心机制；
2. 构建基于BA的路径优化模型；
3. 通过实验验证算法在TSP和物流配送场景中的性能；
4. 探讨算法在实际应用中的潜力。

2. 蝙蝠算法原理