La selección del mejor destino continúa hasta alcanzar ciertos criterios de parada.
Yang ha facilitado una introducción detallada de los algoritmos metaheurísticos que incluyen el algoritmo de murciélago, incluyendo una demostración disponible en Matlab/Octave, mientras una revisión exhaustiva está siendo llevada a cabo por Parpinelli y Lopes.
[8] Utilizando frecuencia de murciélago, volumen y pulso de adaptación lógicos simples y peso aleatorio, se puede diseñar un algoritmo muy eficaz que da resultados prometedores.
[9] Este algoritmo simula el sistema de eco de los murciélagos, y cómo utilizan este sistema para hallar presas y para evitar obstáculos.
[10] Una función de transferencia "V-shaped" fue empleada para permitir a BBA solucionar problemas binarios.
Kotteeswaran, R &Sivakumar, L 2013,‘A Novel Bat Algorithm Based Re-Tuning of PI Controller of Coal Gasifier for Optimum Response’, Lecture Notes in Computer Science/Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), Springer International Publishing, Switzerland, Vol.
Kotteeswaran, R &Sivakumar, L 2013,‘Optimal Partial-retuning of decentralised PI controller of coal gasifier using Bat Algorithm’, Lecture Notes in Computer Science(LNCS), Springer International Publishing, Switzerland, vol.