【摘 要】
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针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）,提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法（MDBBA）。首先,利用双重编码解决D{0-1}KP的编码
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针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）,提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法（MDBBA）。首先,利用双重编码解决D{0-1}KP的编码问题;其次,将贪心修复与优化算法（GROA）应用于蝙蝠个体适应度计算中,使算法快速得到有效解;然后,选择使用差分演化（DE）的变异策略提高算法的全局寻优能力;最后,蝙蝠个体按一定概率进行Lévy飞行,增强算法探索能力和跳出局部极值的能力。对四类大规模实例的仿真计算表明：MDBBA非常适于求解大规
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