本发明公开了一种新型蝙蝠优化算法系统(Iterated local search and stochastic inertia weight bat algorithm system,ILSSIWBAS)，包括蝙蝠算法运行模块、扰动模块和迭代局部搜索模块、判断全局最优解模块、全局最优解存储模块；通过蝙蝠算法运行模块，运行蝙蝠算法，得到局部最优解；在局部最优解的基础上，通过扰动模块，加入扰动，根据局迭代部迭代搜索模块，运用迭代局部搜索算法对种群位置的全局最优解进行搜索，当满足全局最优解的判断条件后，得到全局最优解，并在全局最优解存储模块中存储全局最优解。本发明所提系统主要解决现有蝙蝠优化算法易陷入局部最优、优化结果不稳定的问题，提高了优化算法的寻优精度和优化结果稳定性。
本发明公开了一种基于迭代局部搜索和随机惯性权重的蝙蝠优化算法(Iterated local search and stochastic inertia weight bat algorithm,ILSSIWBA)，主要步骤包括初始化蝙蝠算法中的参数；更新脉冲频率、种群位置，并利用随机性权重更新种群速度；运行蝙蝠算法，得到最优解；在最优解的基础上，加入扰动，运用迭代局部搜索算法；判断是否满足全局最优解的判断条件？若满足，则得到全局最优解，算法结束。本发明所提方法主要解决现有蝙蝠优化算法易陷入局部最优、优化结果不稳定的问题，提高了优化算法的寻优精度和优化结果的稳定性。
