改进蝙蝠算法提升背包问题求解性能

本文研究了"基于改进蝙蝠算法的背包问题求解"，该论文关注的是如何提升蝙蝠算法在解决经典的组合优化问题——背包问题上的效率。背包问题是一种常见的多目标优化问题，它涉及在给定容量限制下选择物品以最大化收益。原始的蝙蝠算法，模仿了真实蝙蝠的声波定位行为，用于搜索最优解。 作者们提出了一种创新的方法，受病毒进化机制的启发，对蝙蝠算法进行了改进。他们构建了一个数学模型来描述背包问题，这个模型考虑了物品的收益和体积，以及背包的容量限制。改进后的蝙蝠算法引入了两个关键的进化策略：一是病毒群体对主群体的感染，这种机制使得算法能够从全局视角获取更广泛的信息；二是主群体内的纵向信息传递，确保了经验的传承和适应性。病毒群体则通过感染操作在同一代个体间横向交流，促进搜索空间的探索。 在实验部分，作者们选择了三个不同的背包问题实例来评估新算法的性能。结果显示出，与传统的蝙蝠算法或其他对比算法相比，改进后的蝙蝠算法在寻优精度和求解稳定性上有了显著提升。这表明，通过借鉴病毒进化机制，算法能够更有效地探索解空间，减少了局部最优的陷阱，从而提高了整体的优化效果。 此外，文章还提到了研究背景，如接收论文的时间、基金支持（国家自然科学基金专项项目—数学天元基金），以及作者们的学术背景，包括李佩泽讲师、王姗姗讲师和樊岩副教授的专业领域。关键词包括背包问题、蝙蝠算法、病毒进化和多目标优化，这些都反映了研究的核心内容和重点。 这篇论文不仅提供了改进蝙蝠算法解决背包问题的具体实现方法，还展示了其在实际问题中的优越性能，对于优化方法的研究者和应用背包问题领域的工程师具有重要的参考价值。