遗传算法解决背包问题（GA）

资 源 简 介

遗传算法解决背包问题（GA）

详 情 说 明

遗传算法是解决背包问题的经典智能优化方法，特别适合处理0-1整数规划这类约束条件下的组合优化问题。背包问题的典型场景是在给定容量限制下，从若干物品中选择总价值最大的组合，其中每个物品只能选择放入或不放入（对应0-1决策变量）。

在Matlab实现中，算法首先需要初始化种群，每个个体用二进制串表示物品的选择状态。关键步骤包括：

适应度函数设计：计算每个方案的总价值，同时通过罚函数处理超重方案的可行性。 选择操作：通常采用轮盘赌选择法，保留优质个体进入下一代。 交叉变异：单点交叉和位翻转变异是常用算子，需控制概率避免早熟收敛。

与传统穷举法相比，遗传算法通过模拟自然进化过程，能在较短时间内获得满意解。其优势在于能跳出局部最优，适合大规模问题，但需要调试选择压力、变异率等超参数。在Matlab中可以利用全局优化工具箱，也可以自建遗传算子实现更灵活的定制。