摘要：蝙蝠算法是一種有效地求解單目標(biāo)優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法。然而,標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法的速度更新方式偏向于搜索當(dāng)前全局最優(yōu)個(gè)體周圍潛在較優(yōu)個(gè)體,導(dǎo)致算法過早收斂。針對(duì)此缺陷,提出了基于慣性權(quán)重的蝙蝠算法,即在速度更新時(shí)添加慣性權(quán)重以改進(jìn)速度更新的方向,使得種群中個(gè)體可以有效地跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。為驗(yàn)證所提算法的性能,采用了CEC2013作為測(cè)試集,PSO和標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法作為對(duì)比算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提改進(jìn)算法可以有效地提升標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法性能。