二进制Dragonfly算法：破解0-1背包问题的高效策略

本文主要探讨了如何利用二进制Dragonyy算法（Binary Dragonfly Algorithm, BDA）来解决经典的0-1背包问题（0-1 Knapsack Problem, 0-1 KP）。0-1 KP 是一个著名的组合优化问题，在实际生活中有着广泛的应用，如资源分配、项目选择等，由于其复杂性，属于 NP 难问题。对于这类问题的传统求解方法通常涉及动态规划或贪婪策略，但这些方法可能在大规模数据下效率不高。 Dragonfly Algorithm（DA）作为一种基于生物群体智能的优化算法，灵感来源于龙虱在静止时静态保暖和飞行时动态保暖的行为特性。DA 在解决多模态连续问题和工程优化问题上展现出卓越性能。然而，为了适应0-1 KP 的离散特性，论文提出了二进制版本的龙虱算法（BDA）。 BDA 的核心思想是将二进制编码应用于0-1决策，使得每个解决方案的表示更为直观且易于处理。通过模拟龙虱的搜索行为，BDA 在每次迭代中进行局部搜索和全局搜索的结合，寻找最优解。算法通过概率转移函数调整搜索方向，同时采用适应度函数评估每个解的质量，以确保在搜索过程中能够有效地避开局部最优，找到全局最优解。 实验结果表明，与传统方法相比，BDA 在解决0-1 KP 时表现出了显著的优势，包括更高的搜索效率和更优的解质量。这种二进制编码的优化策略对于处理背包问题中的物品选择决策，尤其是在资源有限且每种物品具有特定价值和体积的情况下，提供了有效的解决策略。BDA 的引入为0-1 KP 的求解提供了一种新的视角和可能的改进途径，对于未来组合优化问题的算法设计具有一定的启示作用。