새로운 메타휴리스틱 알고리즘, 배트 알고리즘의 설계와 성능 평가

본 논문은 박쥐의 초음파 탐지(에코로케이션) 행동을 모방한 새로운 메타휴리스틱 최적화 기법인 배트 알고리즘(Bat Algorithm, BA)을 제안한다. 서론에서는 기존 메타휴리스틱(입자 군집 최적화, 파이어플라이 알고리즘, 하모니 서치 등)의 장단점을 언급하고, 이들의 장점을 통합한 새로운 알고리즘의 필요성을 제시한다. 2절에서는 박쥐의 생물학적 특성을 간략히 소개한다. 박쥐는 초음파를 이용해 거리와 장애물을 감지하며, 주파수와 파장의 변화를 통해 사냥 전략을 조절한다. 초음파 펄스는 5~20 ms 정도 지속하고, 펄스 간격은 상황에 따라 0~200 Hz까지 변한다. 이러한 특성을 기반으로 BA의 핵심 가정을 네 가지로 정리한다. 3절에서는 BA의 수학적 모델을 제시한다. 각 박쥐 i는 위치 x_i와 속도 v_i를 갖고, 주파수 f_i는 f_min+(f_max−f_min)·β (β∈