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智能控制遗传算法求解背包问题16组遗传算法求解背包问题摘 要：遗传算法是在分析遗传个体进化机制基础上提出的一种新型优化算法。本论文根据0-1 背包问题的特点，提出用于求该问题的遗传算法及相关的解决方案，阐明算法的具体实现过程。通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较，表明应用该算法求解背包问题取得了良好的效果。该算法同样可以应用于其他组合优化题。 关键词：背包问题；遗传算法一 概述背包问题(knapsack problem) 是运筹学中一个典型的优化难题，有着广泛的实际应用背景，如管理中的资源分配、投资决策、预算控制等问题，并且经常作为其他问题的子问题被研究。研究背包问题的求解算法在理论上和实践中都具有一定的意义。从计算复杂性理论来看，背包问题是个NP完全问题，该问题的求解方法主要有启发式算法，如贪心算法、遗传算法、粒子群算法。 以遗传算法为代表的生物进化算法建立在达尔文自然选择学说的基础上，是对生物进化过程的模拟，是人们对从自然演化过程中抽象出的概念、原则和机制的类比应用，被广泛
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