1、中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。其次，进化算子的各态历经性使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜索。最后，遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域的启发式，从而保证算法的有效性。本文将对遗传算法做进步研究并结合应用于背包问题的求解，并通过实验证明遗传算法对求解背包问题是比较有效的。遗传算法简介遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的，这些设计论文专用纸现象包括遗传突变自然选择以及杂交等。遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是种高效并行全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索。
2、混合区间遗传算法流程图步骤步骤步骤步骤启动时间间隔的遗传优化程序，最大化或最小化确定和使用优化算法对象所有目的计算相应的和在随机的所有是预设新人口数量的完成遗传算法的典型的演化规律，是收敛的输入更多数量的随机抽样生成和人口出口输入允许目标步骤利用有限元分析计算区间的设计的随机变量设计论文专用纸四数值例子例简单的全局优化问题多项式。个全局优化问题的方法来证明的能力的算法，如图所示。,图的全局优化问题图的混合遗传算法的优化全球最低是在与客观。作为结果显示在图,优化方法利用电共生系统有个局部最优值，。由于随机初始值劣质和电共生系统不能确定全球最佳值与初始值的差。这个例子表明,无形体病可以确定步骤设计论文专用纸的全球最佳值有效。例单间隔的优化多项式。个二维多项式函数了这个例子,主要表现在以下几点,。
3、面设计程序附录二外文文献翻译附录三外文文献原文设计论文专用纸第页前言背包问题是种组合优化完全问题，相似的问题经常出现在商业组合数学，计算复杂性理论密码学和应用数学等领域中。背包问题可分为维背包，二维背包问题，完全背包问题，多重背包问题分组背包问题等等。背包问题作为最基础背包问题，它包含了背包问题的设计状态，方程的最基本思想，因此，其他背包问题也可以转化成为背包问题进行求解。遗传算法是类借鉴生物界的进化规律适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的教授年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定具有内在的并行性和更好的全局寻优能力采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化机器学习信号处。
4、在此区间优化过程。除了,混合区间遗传算法甚至结合了的有限元法。该混合算法可以排除方程配方和区间分析,确定了最优区间参数。设计论文专用纸附录三外文文献原文设计论文专用纸学士学位论文基于遗传算法的背包问题研究学院信息工程与自动化学院专业年级自动化级学生姓名学号指导教师职务实验师起止时间年月年月设计论文专用纸,设计论文专用纸毕业设计论文任务书信自院自动化专业级学生姓名毕业设计论文题目基于遗传算法的背包问题研究毕业设计论文内容背包问题的数学描述遗传算法原理与应用运用遗传算法求解背包问题，并在环境中实现仿真在环境中进行界面设计，实现相关参数的输入与进化曲线的输出显示。专题子课题题目专题子课题内容毕业设计论文指导教师签字主管教学院部长签字年月日设计论文专用纸第页摘要本文介绍了背包问题的基本概念，综述了求解背包问题的传统方法对遗传算法进行了理论研究。
5、大的发展，直到年，和利用分支节点法解答背包问题，他们提出背包问题的可分性，为该问题的求解指出了条新型道路。随后和提出了背包问题的核思想使得背包问题的研究获得了较大的发展。上世纪九十年代以后，随着生物仿生技术和网络技术的飞速发展，各种模拟生物物理规律的并行近似算法不断涌现，例如遗传算法已经在背包问题上得到了较好的应用，蚂蚁算法等仿生算法也很好的应用设计论文专用纸到了组合优化问题中。近几年还出现了许多将几种算法结合起来的混合算法用来解决背包问题并取得了不错的效果。传统求解背包问题的方法可以概括为精确算法和近似算法，其中精确算法有动态规划法，回溯法和分支限界法，近似算法有遗传算法，贪婪算法和蚁群算法，由于精确算法的时间复杂性和空间复杂性等缺点，近年来利用近似算法求解背包问题已成为重点。前人已经对背包问题做了些深入的研究，得到了些经典的方法，。
6、这是图所示个和等高线图的多项式函数的设计范围是显示在图。图多项式的区间优化图与免疫遗传算法优化例框架结构优化使用混合区间遗传算法框架结构的重量在图中显示是最小化与压力和位移约束。离散值考虑这个例子这个例子来自的组量化的盒状切面钢。设计论文专用纸类型。杨氏模量是指定为应力极限位移限制在每个节点毫米材料密度克立方厘米。两个负载情况下是应用于框架结构。负荷情况米负荷情况,米,。结果表给出了。图框架结构设计的框架结构的比较表和表例的仿真结果混合遗传算法间隔遗传算法混合区间遗传算法设计论文专用纸五结论三种增强遗传算法的介绍克服不同的工程问题。在无形体病,遗传算法应用于提供套初步设计变量,从而避免试验过程另个优化算法是用来确定最后的最优的结果。这个新的区间优化过程称为遗传算法作为计价间隔遗传算法。相对于前区间优化算法,区间分析可以包括。
7、间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优的方法。在遗传法操作使用适者生存的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生个近似的最优方案。在遗传算法的每代中，根据个体在问题领域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行选择，产生个新的近似解。这个过程导致种群中个体的进化，得到新的个体比原来的个体更能适应环境，就像自然界中的改造样。遗传算法的研究现状与发展趋势查克斯达尔文的自然选择学说认为生物进化的动力和机制在于自然选择，生物通过生存斗争，其中具有有利变异的个体容易存活下来，并有更多的机会将这种变异遗传给后代，而具有不利变异的个体将被淘汰且产生后代的机会也会少。凡是在生存斗争中获胜的个体对环境的适应性都比较强，因此生物进化的过程就是这种物竞天择，适者生存的过程，这种过程是个缓慢的连续和长期的过程。遗传和变异是决定生物进化的内在因素，推动生。
8、物的进化和发展。基于生物进化理论，从世纪年代起科学家们就尝试用计算的方法模拟生物遗传和选择进化过程。美国的教授于年出版了关于遗传算法的开创性著作优化过程。目的区间分析是提供的上界和下界所有这些的影响计算数量。个复杂的时间间隔可以是矩形或圆形在复平面或区间大小和相位可以被使用。上面的陈述表明,区间分析必要的和重要的对于大多数区间优化。通过使用区间分析,很容易理解系统性能之间的关系和系统参数。但区间微分公式有时是不容易确定,尤其是复杂的系统。在这章,个新的区间优化方法,称为个间隔的遗传算法,提出了。与,重要的是最佳区间参数可以派生。此外,不仅区间分析可以排除的过程中优化,但最大化的最优区间的设计范围也可以实现。间隔遗传算法的流程图混合区间遗传算法进程的推进,计算机能力,区间分析和区间优化是受人尊敬的和应用于所有方面在最近几年,如，数学,生。
9、，他要选择些物品放入背包中。物品的重量是已知的，所有可能的物品也是已知的，但是背包中的物品是保密的，此外还附加了背包的重量限制。对于大规模的背包问题要列出所有可能的物品在计算上是不可能实现的。在多种背包问题类型中，背包问题是最基本的背包问题，其他背包问题往往也可以转化成背包问题求解。在我们的现实生活中许多问题都可以用背包问题来描述，例如工厂中的下料问题管理中的资源分配问题装箱问题资金预算问题等等都可以建模为背包问题。此外背包问题还常常作为其他复杂组合优化问题的个子问题出现，对于由简单结构组合而成的复杂结构体而言，对简单问题的深入探索往往可以使复杂的问题迎刃而解。所以在前人研究经验的基础上开展对背包问题的研究具有重要意义。背包问题的研究现状在上世纪年代首先进行了开创性的研究，利用贪婪算法求得了背包问题的最优解上界。此后几年背包问题没有较。
10、有些方法对于解决背包问题虽然能得到不错的结果，但是也存在着很多不足之处。首先，很多算法的计算量都很大，迭代的时间很长。例如穷举法和动态规划法简单易行,但是效率很低鲁棒性不强,只能用于较小规模的问题求解，但在现实问题中有时面对的问题搜索空间可能非常大，慢慢求解效率就会很低。第二，贪婪算法速度快，爬坡能力强，但是它适用于搜索局部最优解,可能会陷入局部极值而得不到全局最优解。第三，蚁群算法可以得到近似最优解,但是当数据规模较大的时候收敛太慢第四，新出现的知识进化算法和计算等方法也可以有效的解决背包问题，但这些理论还不太完善，背包问题属于组合最优化问题，在严格意义上求取最优解非常困难，所以研究高速近似的算法是个重要的发展方向。与以上几种算法相比遗传算法具有定的优势。首先，遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜素过程。
11、，详细的阐述了遗传算法的基本原理研究趋势和在背包问题中的应用利用仿真平台对个算例进行了测试，证明了遗传算法求解背包问题的有效性通过实例分析了种群规模迭代次数以及变异概率对算法结果的影响设计了图形用户界面，实现了参数的输入与仿真结果显示。关键词背包问题遗传算法种群规模设计论文专用纸第页,设计论文专用纸第页目录摘要目录前言第章绪论背包问题简介背包问题背景背包问题的研究现状遗传算法简介遗传算法的研究现状与发展趋势遗传算法的特点遗传算法分类遗传算法的应用本文主要工作第二章基于遗传算法的背包问题研究遗传算法的思想遗传算法的数学基础遗传算法基本原理遗传算法的实现过程使用遗传算法求解背包问题数值试验以及结果分析算例算例第三章界面设计概述界面设计界面设计步骤界面运行结果第四章结论与展望结论展望总结与体会设计论文专用纸第页致谢参考文献附录源程序主程序界。
12、物化学工程等等。在工程,间隔优化得到了广泛应用结构设计。尽管区间优化被应用于工程很长段时间,间隔分析和数学计算是必不可少的。然而,并非只有微分公式的复杂系统很难被确定,但也复杂系统有时是不容易被制定。对原始在上面部分,客观误差计算而制定方程。事实上,它很容易描述和制定系统方程为个简单的系统,但有时是不容易的复杂系统来实现。此外,简化系统方程有时是难以确定准确的解决方案。为了克服这些困难，该技术结合了免疫遗传算法与有限元法的区间为软件优化是本节介绍。设计论文专用纸图间隔传算法流程图启动时间间隔的遗传优化程序，最大化或最小化确定和使用优化算法对象所有目的计算区间的设计的随机变量计算相应的和在随机的所有是预设新人口数量的完成遗传算法的典型的演化规律，是收敛的输入更多数量的随机抽样生成和人口出口输入允许目标步骤步骤步骤步骤步骤设计论文专用纸图。
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毕业论文_基于遗传算法的0_1背包问题研究