Knapsack problem with genetic algorithm

资 源 简 介

Knapsack problem with genetic algorithm

详 情 说 明

背包问题是经典的组合优化问题，需要在限定容量下选择最有价值的物品集合。遗传算法通过模拟自然进化过程来求解这类问题，特别适合处理复杂的组合搜索空间。

遗传算法的工作流程通常包含以下关键步骤：首先随机生成初始种群，每个个体代表一个可能的解决方案（即物品的选择组合）。然后通过适应度函数评估每个个体的优劣，这里适应度可以基于物品总价值和是否超容量的惩罚机制。接下来算法进入选择阶段，优先保留适应度高的个体，常用的选择策略包括轮盘赌或锦标赛选择。

后续通过交叉操作（如单点交叉）组合父代个体的特征生成子代，这有助于探索新的解决方案空间。变异操作则随机改变某些基因位（如翻转物品的选择状态），增加种群多样性避免早熟收敛。整个流程会迭代多代，直到满足终止条件（如固定迭代次数或适应度稳定）。

与传统动态规划相比，遗传算法不保证全局最优但能高效处理大规模问题。其优势在于并行搜索特性和对不可微目标函数的适应性，常用于多维背包等变种问题。实际应用中需注意参数调优，如种群大小和变异率，这些都会显著影响收敛速度和结果质量。