为了求解离散空间中的最优化问题，提出了一种二进制蝙蝠算法，并引入时变惯性因子来提高算法的全局收敛速度；在此基础上，为提高求解0-1背包问题时找到最优解的机率，利用贪心优化策略对无效的蝙蝠个体进行优化，从而给出了贪心二进制蝙蝠算法（GBBA）。仿真计算结果表明，GBBA算法在寻优能力和收敛性能方面比已有的GMBA算法都更优越。