變異蝙蝠算法求解折扣（0-1）背包問題
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標簽：蝙蝠算法(1712)
針對確定性算法難于求解規模大、數據范圍廣的折扣{ 0-1}背包問題D{0-1} KP），提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1} KP的變異蝙蝠算法（MDBBA）。首先，利用雙重編碼解決D{0-1} KP的編碼問題；其次，將貪心修復與優化算法（ GROA）應用于蝙蝠個體適應度計算中，使算法快速得到有效解；然后，選擇使用差分演化（DE）的變異策略提高算法的全局尋優能力；最后，蝙蝠個體按一定概率進行Lervy飛行，增強算法探索能力和跳出局部極值的能力。對四類大規模實例的仿真計算表明：MDBBA非常適于求解大規模的D{O-I} KP，比第一遺傳算法（FirEGA）和雙重編碼蝙蝠算法（ DBBA）求得的最優值和平均值都更優，MDBBA收斂速度明顯快于DBBA。
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