蝙蝠算法是一种元启发式优化技术，其灵感来自微型蝙蝠的回声定位行为。 该算法于 2010 年开发，模拟了蝙蝠如何发出声波来检测猎物并导航其环境。 在此算法中，虚拟蝙蝠代表优化问题的候选解。 每只蝙蝠都会根据频率、响度和脉冲发射率等参数调整其位置（解）。 目标是通过平衡探索（搜索新区域）和利用（改进已知的良好解）来迭代改进这些解，类似于真实蝙蝠在接近目标时改进其搜索的方式。
该算法使用特定的数学规则来更新蝙蝠的位置。 频率决定了运动的步长，较高的频率可以实现更大的跳跃。 速度和位置更新受到当前最佳解的影响，类似于粒子群优化。 例如，当蝙蝠接近更好的解时，它可能会提高其脉冲发射率并降低响度，这表明它从广泛的探索转变为局部细化。 开发人员可以使用诸如 ( f_i = f_{min} + (f_{max} - f_{min}) \cdot \beta ) 之类的公式来实现这些更新，其中 ( \beta ) 是一个随机向量，并将速度调整为 ( v_i^{t+1} = v_i^t + (x_i^t - x_*) \cdot f_i )。 这些机制使该算法能够有效地导航复杂的搜索空间。
实际应用包括工程设计，例如优化机翼形状以最大限度地减少阻力，或机器学习任务，例如超参数调整。 例如，开发人员可以使用蝙蝠算法通过优化节点放置来最大限度地减少无线传感器网络中的能源消耗。 实施时的关键考虑因素包括调整初始响度和脉冲率等参数，这些参数会影响收敛速度。 虽然该算法在计算上很轻量级，但其性能取决于平衡探索和利用——过度关注任何一方都可能导致次优结果。 将其与遗传算法或梯度下降相结合的混合方法很常见，以解决特定的问题约束。