关键词：萤火虫算法；0/1背包问题；感知范围
Key words： glowworm swarm optimization； 0/1Knapsack problem ； feeling range
1 引言
背包问题（Knapsack Problem）是运筹学中一类经典的优化问题，是一个经典的N-P问题[1]。背包问题在现实生活中具有广泛的应用背景，如物流公司货物的发配、控制预算以及工厂的下料等都可以用背包问题进行求解。在设计解决复杂组合优化问题时，背包问题往往作为其子问题出现。
0/1背包问题是典型的背包问题，0/1背包问题是指：给定[n]种物品和一个背包，第[i]个物品的重量为[wi]，第[i]个物品的价值为[v i]，背包的限制容量为[c]。求应怎样装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。
2 萤火虫算法
自然界中的萤火虫都会发出特有的闪光信号来吸引其它萤火虫，这种闪光信号就是短促并有节奏的荧光，萤火虫借助荧光来完成觅食、求偶和警戒等行为。萤火虫算法就是模拟自然界中萤火虫发光行为来构造的一种随机优化算法，算法中利用萤火虫的发光特性在其感知范围内寻找其它同伴，并向感知范围内位置较好的萤火虫方向移动，从而实现位置更新和移动过程。
萤火虫算法首先在问题空间随机分布[N]只萤火虫，这些萤火虫都带有荧光，每个萤火虫都具有自己的感知范围[Rid]（[0
