优化问题广泛存在于现实生活中，大多数问题是非线性的，传统数学演算方式无法得到最优目标。为此，元启发式算法被广泛尝试。在应用领域中，最新的趋势是使用群智能优化算法。群智能优化算法由于自身的自组织性、非线性及并行性等特点，已经成功应用于解决现实世界中的复杂优化问题。这些算法试图模仿自然现象或社会行为，以便通过使用迭代和随机，产生用于优化问题的更好的解决方案。蝙蝠算法（BA）是通过模拟蝙蝠猎食行为而形成的一种群智能优化算法。初步研究表明，蝙蝠算法在性能上优于遗传算法和粒子群算法，可用在众多领域，如图像处理、多目标优化、数据挖掘等。但对一些复杂的情况，算法本身还存在缺陷，例如算法寻优精度低、寻优收敛速度慢等。　　本文提出了一种改进算法----基于文化算法的蝙蝠算法（CABA）。针对原蝙蝠算法寻优过程速度慢且易陷入局部最优的问题，借助文化算法的双层进化机制并利用其群体空间和信念空间进行蝙蝠算法的改进，即在群体空间中采用接受规则制定接受比例，按照该比例选择群体空间优秀个体作为整个群体的信念，即根据适应度的强度排序,选择前n％的优秀个体放入信念空间，在信念空间中同样利用蝙蝠算法实现信念空间个体的进化，信念空间的优秀个体通过影响规则来调整群体空间中的个体；运用变邻域搜索，设置Nk个邻域空间，对蝙蝠算法中的每一代最优个体进行更加精细的局部搜索；改进了算法的更新公式，使其能更好地趋向最优目标；针对算法中的早熟收敛现象，根据适应度值的不同，将种群个体分为三类，分别制定了处理方式。采用八种单峰测试函数及五种多峰测试函数，分别对CABA与BA进行了验证。实验结果表明，CABA有效提高了算法的寻优精度，加快了寻优收敛速度，而且在一定程度上避免了早熟收敛现象，可知CABA的性能优于经典BA。