精英交叉二进制蝙蝠算法优化0-1背包问题：高效寻优策略

精英交叉二进制蝙蝠算法是一种创新的优化方法，针对基本蝙蝠算法存在的收敛速度慢和容易陷入早熟问题进行了改进。该算法的核心理念源于对精英策略和遗传算法中交叉机制的借鉴。它通过在蝙蝠群体中选择一定比例的精英个体进行交叉操作，将这些子蝙蝠群与原父蝙蝠群融合，形成新的混合种群，以此确保种群的多样性和整体的优秀性，从而增强了全局搜索能力。 算法设计中，为了提升局部搜索性能，算法在计算每个个体的适应度值时引入了贪心策略，这有助于在搜索过程中快速找到局部最优解。同时，通过实时监控蝙蝠群的最优解，算法能够动态地应用柯西变异技术，有效地防止算法陷入局部极值，确保了算法的全局探索能力和跳出局部最优状态的能力。 对比实验结果显示，精英交叉二进制蝙蝠算法在解决0-1背包问题上表现出色，无论是在收敛速度还是优化能力上，均优于改进的贪心遗传算法、贪心二进制蝙蝠算法以及病毒协同蝙蝠算法。这证明了该算法在实际问题求解中的实用性，为优化领域特别是0-1背包问题的求解提供了一种有效且高效的工具。 该研究由河北省高等学校科学研究计划资助，也得到了河北省自然科学基金的支持，由多位来自河北地质大学信息工程学院的研究者共同完成，他们分别在智能计算、信息检索、算法理论与智能计算、机器学习和GIS等领域有所专长。研究成果发表于2017年，被赋予了较高的学术价值和实践意义。关键词包括蝙蝠算法、精英策略、个体交叉、贪心策略和柯西变异，这些关键词揭示了研究的主要内容和技术手段。