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针对蝙蝠算法局部搜索能力低、迭代后期收敛速度较慢的缺陷,提出基于单纯形法的蝙蝠算法。该算法对进入下一次迭代前对部分较差个体采用单纯形法的扩张、收缩/压缩操作,提高局部搜索能力,进而提高算法的寻优能力。对6个CEC2005 benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的收敛速度、收敛精度、鲁棒性等寻优性能明显优于基本的蝙蝠算法和参考文献对比算法。