决定生物进化的内在因素，推动生物的进化和发展。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，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，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，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。在提出的类具有实际应用背景的经典问题。背包问题主要思路是假定个人拥有大量物品，物品的重量各不相同，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，但是背包中的物品界面可以直观的看到背包问题的个算例在不同参数设置下仿真曲线的变化情况。设计论文专用纸第章绪论背包问题简介背包问题背景背包问题是由和的个算例并得到相关仿真结果，并对仿真结果进行分析。接着通过设置不同的种群规模交叉概率和迭代次数来探讨这些算子对于遗传算法求解背包问题性能的影响。最后在环境中进行界面设计，通过的个算例并得到相关仿真结果，并对仿真结果进行分析。接着通过设置不同的种群规模交叉概率和迭代次数来探讨这些算子对于遗传算法求解背包问题性能的影响。最后在环境中进行界面设计，通过界面可以直观的看到背包问题的个算例在不同参数设置下仿真曲线的变化情况。设计论文专用纸第章绪论背包问题简介背包问题背景背包问题是由和提出的类具有实际应用背景的经典问题。背包问题主要思路是假定个人拥有大量物品，物品的重量各不相同，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，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空间的知识，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