1.一种基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法，其特征在于，包括：使用基于目标函数的搜索方法的框架，将蝙蝠算法离散化应用在网络比对中；融合先验知识初始化种群；保留保守节点的比对结果；

网络比对方法具体分为以下四个步骤：

(1)输入：输入两个待比对的网络以及它们之间的序列相似性；

(2)个体编码及初始化：

(3)个体及种群迭代：

(4)比对结果的输出：每一次迭代更新后，对每一次循环中所有种群中的解更新后找出种群中的最优解，若最优解连续N次不改变，则将此最优解作为最终的比对结果输出；

“个体编码及初始化”具体包括：(a)每只蝙蝠个体代表一个比对结果，将两个网络分别从1开始编号，比对结果是一个与小网络维度一致的排列，排列中的数字表示第二个网络中的节点的编号，该编号所在的位置表示第一个网络中节点的编号；(b)蝙蝠种群的初始化采用贪心算法根据节点的相似性进行比对；

“个体及种群迭代”具体如下：个体迭代部分先是扰动产生新解，然后，若产生的0～1之间的随机数大于当前个体的脉冲频率r，则进行局部扰动，然后判断是否更新；否则，不进行局部扰动，直接判断是否更新；是否更新是根据产生的0～1之间的随机数是否大于当前个体的响度A，且更新扰动后的目标函数是否变优进行判断的，若同时满足这两个条件，则进行更新，否则进行下一次的个体扰动；在种群迭代时，每完成一次种群迭代后，寻找种群中的最优解，并对最优解进行更新；

个体迭代中涉及的几个过程如下：

(a)扰动产生新解：新解是根据速度产生的，若速度为0，保持当前节点的匹配；若速度为1，则在未比对上的节点中随机匹配；

(b)局部交换扰动：局部扰动根据速度进行交换操作，将一个个体中所有速度为1的节点组成一个交换集合，对交换集合中的节点匹配进行随机交换匹配；

(c)更新：更新的内容有速度、解、响度和频率，其中，在计算目标函数时会生成新的待更新的速度，若节点是保守节点，则速度为0，否则为1。

2.如权利要求1所述的基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法，其特征在于，所述N为10。

3.如权利要求1所述的基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法，其特征在于，蝙蝠算法的离散化体现在速度和解两方面，速度采用0或1表示当前解是否需要进行扰动，对蝙蝠个体的编码进行排列来表示个体的解。

4.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到3任一项所述方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1到3任一项所述方法的步骤。

6.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1到3任一项所述的方法。