本书主要内容包括蝙蝠算法（BA）的基础理论分析、算法优化设计及其应用研究。运用严谨的数学推导方式，深度剖析其收敛性与稳定性，为后续研究筑牢根基。充分挖掘BA在寻优性能上的提升潜力，致力于突破基本BA的局限，创新性地提出了三种融入全新学习策略与机制的BA变体，为该领域注入新鲜活力，并将其应用于极具挑战性的图像分割问题，切实展现了算法的实用价值。 本书可供专业算法研究者、工程技术人员等借鉴和参考，也可作为高等院校相关专业师生的学习资料。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 群智能优化算法
1.3 蝙蝠算法
1.4 蝙蝠算法的国内外研究现状
1.5 蝙蝠算法有待进一步研究的问题
第2章 蝙蝠算法的收敛性及稳定性分析
2.1 基于动态系统方法的BA收敛性及稳定性分析
2.2 基于随机过程方法的BA收敛性分析
2.3 本章小结
第3章 提升收敛性能的改进蝙蝠算法
3.1 基于随机惯性权重学习机制的改进
3.2 基于时变惯性权重学习机制的改进
3.3 本章小结
第4章 融合自适应多普勒策略及动态权重优化策略的蝙蝠算法
4.1 SDDW-BA描述
4.2 SDDW-BA的收敛性分析
4.3 SDDW-BA的时间复杂度分析
4.4 数值实验与结果分析
4.5 本章小结
第5章 具有量子行为的蝙蝠算法
5.1 量子行为BA（QBA）
5.2 QBA的收敛性分析
5.3 QBA核心参数的控制分析
5.4 基于能量函数及跳跃变异机制的QBA（EFJM-QBA）
5.5 自适应预判变异及频率优化协同作用的QBA（APMQ-QBA）
5.6 本章小结
第6章 改进蝙蝠算法的应用
6.1 SDDW-BA在多阈值图像分割中的应用
6.2 APMQ-QBA在脉冲耦合神经网络图像分割中的应用
6.3 本章小结
参考文献