针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢，易陷入局部最优，求解精度低等缺陷，提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化，为全局搜索的多样性奠定基础；融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力，加快收敛速度；使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。选取几个标准测试函数进行仿真实验，结果表明：与基本蝙蝠算法和粒子群优化算法相比，混合蝙蝠算法具有更好的寻优性能。