针对绝对值方程这一NP-难问题和其转换为无约束优化问题具有不可微的特点，一种交叉熵蝙蝠算法被构建。该算法将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中，充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性，有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象，提高优化性能。数值结果表明，新算法具有全局搜索能力强、计算精度高和数值稳定性好等特点，也适用于高维绝对值方程问题。