MATLAB遗传算法求解背包问题优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现0/1背包问题的遗传算法优化求解，包含种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等完整流程，支持算法收敛过程可视化，帮助用户高效解决组合优化问题。

详 情 说 明

基于遗传算法的背包问题优化求解系统

项目介绍

本项目采用遗传算法实现经典0/1背包问题的优化求解。系统能够在给定背包容量限制下，自动寻找最优的物品选择方案以最大化总价值。通过完整的遗传算法流程和可视化功能，为用户提供直观、高效的优化求解方案。

功能特性

• 遗传算法求解：实现完整的遗传算法流程，包括种群初始化、适应度计算、选择、交叉和变异操作
• 参数自定义：支持用户灵活设置种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数
• 可视化分析：实时显示算法收敛过程，展示每代最优解的变化趋势
• 结果验证：提供理论最优解与算法求解结果的对比分析功能
• 高效优化：采用二进制编码和约束处理技术，确保求解效率和质量

使用方法

1. 输入问题参数：

- 物品数量（整数n） - 物品重量向量（n维数组） - 物品价值向量（n维数组） - 背包容量（正整数）

1. 设置算法参数：

- 种群大小、最大迭代次数 - 交叉率、变异率

1. 运行求解程序，系统将输出：

- 最优解向量（二进制选择状态） - 最优总价值和总重量 - 收敛曲线图 - 算法统计信息（运行时间、迭代次数等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 基本MATLAB工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心求解流程，实现了遗传算法的主要操作模块，包括种群初始化、适应度评估、选择机制、交叉变异算子，同时负责参数配置、结果可视化展示和性能统计分析功能。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保算法完整执行并输出最终优化结果。