针对蝙蝠算法收敛速度慢,精度低的现象,提出了一种基于微分算子和征航轨迹的蝙蝠算法。 本文引入了一种差分算子来加快算法的收敛速度,该算法与差分算法中的变异策略“ DE / best / 2”相似。 开征飞行轨迹可以确保种群的多样性,防止过早收敛,并使算法有效地跳出局部极小值。 测试了14个典型基准函数和一个非线性方程实例; 仿真结果不仅证明了该算法的可行性和有效性,而且还证明了该算法在高维空间中具有优越的逼近能力。