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La búsqueda de cuco (CS) es un nuevo método robusto de inteligencia de enjambre que se basa en el parasitismo de las crías de algunas especies de cuco. En este trabajo, se propone un algoritmo de búsqueda de cuco de codificación híbrida mejorado (ICS) con estrategia codiciosa para resolver problemas de mochila 0-1. En primer lugar, para resolver el problema de optimización binaria con ICS, basado en la idea de codificación híbrida individual, la búsqueda de cuco sobre un espacio continuo se transforma en la búsqueda de evolución sincrónica sobre un espacio discreto. Posteriormente, se introduce el concepto de intervalo de confianza (IC), por lo que se diseña la nueva actualización de posiciones y se introduce la mutación genética con una pequeña probabilidad. El primero permite a la población avanzar rápidamente hacia la mejor solución global en cada generación, y el segundo puede evitar eficazmente que el ICS quede atrapado en el óptimo local. Además, se utiliza el método de transformación codicioso para reparar la solución no factible y optimizar la solución factible. Los experimentos con un gran número de instancias de KP demuestran la eficacia del algoritmo propuesto y su capacidad para lograr soluciones de buena calidad.
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