求解0-1背包问题的二进制蝙蝠算法  

Binary bat algrorithm for solving 0-1 knapsack problem

作　　者：吴聪聪[1] 贺毅朝[1] 陈嶷瑛[1] 刘雪静[1] 才秀凤[1] 

机构地区：[1]石家庄经济学院信息工程学院,石家庄050031

出　　处：《计算机工程与应用》2015年第19期71-74,79,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.11271257);河北省高等学校科技基金(No.Z2013110)

摘　　要：为了求解离散空间中的最优化问题,提出了一种二进制蝙蝠算法,并引入时变惯性因子来提高算法的全局收敛速度;在此基础上,为提高求解0-1背包问题时找到最优解的机率,利用贪心优化策略对无效的蝙蝠个体进行优化,从而给出了贪心二进制蝙蝠算法(GBBA)。仿真计算结果表明,GBBA算法在寻优能力和收敛性能方面比已有的GMBA算法都更优越。For solving the optimization problem in discrete space, a Binary Bat Algorithm （BBA） is proposed, and time-varying inertia factor is introduced to improve the global convergence speed of the algorithm. In order to increase the probability of finding the optimal solution in solving 0-1 knapsack problem, greedy strategy is used in the algorithm, thus a Greedy Binary Bat Algorithm （GBBA） is proposed. Simulations show that the proposed algorithm is much superior to GMBA algorithm in searching capability and convergence performance.

关 键 词：蝙蝠算法 0-1背包问题 最优化问题 贪心策略 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]