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提出一种带有高斯变异的Lévy飞行特征的改进蝙蝠算法(GMBA).该算法中,每只蝙蝠根据当前位置的优劣程度选择不同的飞行方式,位置较差的采用Lévy飞行,位置较好的逐步向群体最优位置移动;最后在算法满足变异条件时,应用高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,并能获得高精度的解.结果显示,GMBA的优化性能有了显著的提高.