可见光通信的原理主要是利用发光二极管的特性发出频率高于人眼可识别的闪烁来传输数据,因此,可见光通信可以在通信的同时保证照明。可见光通信具有高速、安全、绿色等特点,因而在室内高速通信、室内定位、安全通信、交通通信等领域有广泛的应用前景。普通的可见光通信方案使用LED阵列作为发射源,但是相同的LED阵列的功率相同而无法自由调节功率。本文对可见光通信中的LED光源添加功率调节因子,来调节LED光源的发射功率,从而优化接收平面的接收功率。定义接收平面接收功率或信噪比方差为目标函数,使用蝙蝠算法控制功率调节因子,使得接收平面的分布相对均匀。为实现上述过程,对蝙蝠算法进行了对可见光通信的约定,提出了适应性简化模型,给出了基于位置的平面均匀描述的函数定义,并建立了响度和脉冲发生率与蝙蝠位置解的映射关系。实验表明蝙蝠算法对可见光通信功率分布的问题有着比较好的求解效果,而且其求解速度优于粒子群算法。由于特殊场景下(高铁车厢)场景下的可见光通信LED阵列过多,所以需要更加高速、更加适合的算法的问题。本文进一步改进了蝙蝠算法,针对原始蝙蝠算法中出现的变异概率低、收敛于局部解等问题,提出了使用传统游走方式与?飞行相结合的方式解决原始蝙蝠算法对于变异部分的不足,和利用权重因子来改善变异率降低收敛于局部解的概率,并且权重因子可以使得蝙蝠算法的求解精度上更加精确。实验证明改进的蝙蝠算法确实在收敛速度上优于传统的蝙蝠算法,而且在本文的实验环境中,通过对比实验发现改进的蝙蝠算法的收敛效果由于优于遗传算法和粒子群算法。为了解决平面均匀分布导致的浪费问题,提出了将波束成形与可见光通信相结合的方法,通过对光波束成形的问题分析和建模,提出了使用功率调节因子,调节接收光功率的分布,使得信号集中于指定区域内。并且由于光波束成形不但要集中当前位置功率而且要降低其它位置的功率,所以使用选择替换算法的多目标优化改进的蝙蝠算法,该算法很好地解决了多目标优化问题。另外还设计了光波束成形静态的和动态的实验方案。实验结果表明可以通过光波束成形技术对信号进行集中,并减少不必要的能源资源浪费,静态的方法能够实现功率集中,动态实验中则可以实现接收光功率的集中随着目标运动而改变,在阵列规模较小时实时移动。