ScholarGate
دستیار
Process / pipelineMetaheuristics

الگوریتم خفاش

الگوریتم خفاش (BA) یک روش بهینه‌سازی فراابتکاری الهام‌گرفته از طبیعت است که توسط شین-شِه یانگ در سال ۲۰۱۰ معرفی شد. این الگوریتم رفتار پژواک‌یابی خفاش‌های کوچک را برای تعادل بین کاوش سراسری و بهره‌برداری محلی تقلید می‌کند. هر خفاش مصنوعی موقعیت، سرعت و فرکانس انتشار خود را تنظیم می‌کند، در حالی که بلندی صدا و نرخ پالس به طور پویا گذار از جستجوی گسترده به تنظیم دقیق محلی را کنترل می‌کنند. BA برای مسائل بهینه‌سازی پیوسته و ترکیبی در حوزه‌های مهندسی، زمان‌بندی و یادگیری ماشین مناسب است.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Yang, X.-S. (2010). A new metaheuristic bat-inspired algorithm. Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO), 65–74. DOI: 10.1007/978-3-642-12538-6_6

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 2). Bat Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/optimization/bat-algorithm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBat Algorithm (Bat Algorithm). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/optimization/bat-algorithm · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026