标题和描述提到的是一种改进的蝙蝠算法（BA），它结合了可变邻域搜索（VNS）技术，目的是为了提升算法的全局优化能力。在这段描述中，我们可以提炼出以下几个重要的知识点：
1. **蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）**：蝙蝠算法是一种受蝙蝠回声定位生物行为启发的新型仿生元启发式算法。这种算法模拟了蝙蝠利用声波定位捕食的基本原理。它通常包括一些优化参数，如频率、速度、响度和脉冲发射率等，这些参数会根据蝙蝠算法中定义的规则进行动态调整。
2. **全局优化问题**：在解决优化问题时，全局优化是指找到问题最优解的过程，而不仅仅是局部最优解。全局优化问题对算法的搜索能力要求很高，因为可能存在多个局部最优解，算法容易陷入局部最优而无法达到全局最优解。
3. **可变邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）**：可变邻域搜索是一种经典的启发式搜索技术，主要用于解决组合优化问题。VNS的基本思想是通过系统地改变邻域结构来跳出局部最优解，从而探索到更广阔的空间以寻找全局最优解。VNS通过使用不同的邻域操作来实现局部搜索，并在搜索过程中动态地调整邻域大小。
4. **改进的蝙蝠算法（Variable Neighborhood Bat Algorithm, VNBA）**：通过将VNS技术引入BA算法，形成了VNBA。VNBA结合了BA的全局搜索能力和VNS的局部搜索能力，使用BA来探索整个搜索空间，减少搜索范围，并通过VNS在缩小的范围内寻找到最优解。VNBA的改进方法主要是在BA的搜索过程中引入了VNS，以提高寻找全局最优解的效率和准确性。
5. **基准测试函数**：为了评价和比较优化算法的性能，通常会使用一系列标准化的基准测试函数。在VNBA的研究中，使用了16个标准基准函数来评估算法的效果。基准函数集合通常是公认的、具有不同特征的测试函数集合，用以测试算法的搜索能力、鲁棒性以及收敛速度等。
6. **群智能优化**：群智能（Swarm Intelligence, SI）是受生物群体行为启发的一种优化技术，它描述了简单个体之间的相互作用如何产生复杂的智能行为。BA和VNS都属于群智能优化算法的范畴，它们模拟了自然界中的群体行为，如鸟群飞行、蚂蚁觅食等，通过简单个体间的协作和竞争来解决问题。
通过上述的知识点，我们可以得出，这篇文章提出的VNBA算法，结合了蝙蝠算法的全局搜索能力与可变邻域搜索的局部搜索优势，提升了求解全局优化问题的能力。在实际应用中，VNBA可以应用于参数估计、调度、车辆路径问题、神经网络训练以及背包问题等。随着现代技术对计算能力的需求不断增加，这些问题越来越复杂，传统数学方法难以解决，而 VNBA 这样的优化算法可能提供了一种有效的解决方案。
