精品毕业论文设计基于遗传算法的01背包问题研究.docx
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精品毕业论文设计基于遗传算法的01背包问题研究
学士学位论文
基于遗传算法的0-1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2009级
学生姓名：
学号：
指导教师：
职务：
实验师
起止时间：
2013年3月—2013年6月
KunMingUniversityofScienceandTechnology
Bachelor'sDegreeThesis
GeneticAlgorithmfor0-1KnapsackProblem
College：
FacultyofInformationEngineeringandAutomation
Profession：
AutomationClassThree,Grade2009
Name：
Number：
Teacher：
Position：
Experimentalist
Time:
March2013—June2013
毕业设计（论文）任务书
信自院自动化专业09级
学生姓名：
毕业设计（论文）题目：
基于遗传算法的0-1背包问题研究
毕业设计（论文）内容：
1.0-1背包问题的数学描述；
2.遗传算法原理与应用；
3.运用遗传算法求解0-1背包问题，并在matlab环境中实现仿真；
4.在matlab环境中进行GUI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
摘要
本文介绍了0-1背包问题的基本概念，综述了求解0-1背包问题的传统方法；对遗传算法进行了理论研究，详细的阐述了遗传算法的基本原理、研究趋势和在0-1背包问题中的应用；利用Matlab仿真平台对2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（GUI），实现了参数的输入与仿真结果显示。
关键词：
0-1背包问题；遗传算法；种群规模；Matlab；GUI
Abstract
Thispaperintroducesthebasicconceptof0-1knapsackproblem,solving0-1knapsackproblem,thepapersummarizedthetraditionalmethods;Geneticalgorithmforthetheoreticalresearch,elaboratedthebasicprincipleofgeneticalgorithmindetail,theresearchtrendandapplicationinthe0-1knapsackproblem;UsingMatlabsimulationplatformfor2examplewastestedandprovedtheeffectivenessofthegeneticalgorithmforsolvingknapsackproblem;Analyzesthepopulationsize,numberofiterations,andtheinfluenceofthemutationprobabilityonthealgorithmresults;Designagraphicaluserinterface（GUI）,realizetheinputparametersandthesimulationresultsshow
KeyWords：
0-1knapsackproblem；Geneticalgorithm；Popsize；Matlab；GUI
摘要I
AbstractII
目录III
前言V
第一章绪论1
1.1背包问题简介1
1.1.10-1背包问题背景1
1.1.2背包问题的研究现状1
1.2遗传算法简介2
1.2.1遗传算法的研究现状与发展趋势3
1.2.2遗传算法的特点5
1.2.3遗传算法分类6
1.2.4遗传算法的应用7
1.3本文主要工作7
第二章基于遗传算法的0-1背包问题研究9
2.1遗传算法的思想9
2.1.1遗传算法的数学基础10
2.1.2遗传算法基本原理12
2.1.3遗传算法的实现过程13
2.2使用遗传算法求解0-1背包问题16
2.3数值试验以及结果分析20
2.3.1算例121
2.3.2算例224
第三章GUI界面设计29
3.1概述29
3.2GUI界面设计29
3.2.1GUI界面设计步骤29
3.2.2界面运行结果33
第四章结论与展望36
4.1结论36
4.2展望36
总结与体会38
致谢40
参考文献41
附录一源程序43
MATLAB主程序43
GUI界面设计程序51
附录二外文文献翻译60
附录三外文文献原文71
前言
背包问题（KnapsackProblem）是一种组合优化NP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。
背包问题可分为一维背包，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。
0-1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0-1背包问题进行求解。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一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J.Holland教授1975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、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术。
在论文首先详细介绍了遗传算法的数学基础、基本原理、实现过程，以及使用遗传算法求解0-1背包问题的2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matlab环境中进行GUI界面设计，通过GUI界面可以直观的看到0-1背包问题的2个算例在不同参数设置下仿真曲线的变化情况。
第一章绪论
1.1背包问题简介
1.1.10-1背包问题背景
背包问题（KnapsackProblem）是由Markel和Hellman[1]提出的一类具有实际应用背景的经典NP问题。
背包问题主要思路是假定一个人拥有大量物品，物品的重量各不相同，他要选择一些物品放入背包中。
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，0-1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0-1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一个子问题出现，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。
1.1.2背包问题的研究现状
Dantzing在上世纪50年代首先进行了开创性的研究，利用贪婪算法[2]求得了0-1背包问题的最优解上界。
此后20几年背包问题没有较大的发展，直到1974年，hoeowitz和salmi利用分支节点法[3]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一条新型道路。
随后balas和zemel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0-1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一些深入的研究，得到了一些经典的方法，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DNA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一个重要的发展方向。
与以上几种算法相比遗传算法具有一定的优势。
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独立的启发式，从而保证算法的有效性。
本文将对遗传算法做进一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。
1.2遗传算法简介
遗传算法（GeneticAlgorithms）是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。
进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、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。
其本质是一种高效、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一个近似的最优方案。
在遗传算法的每一代中，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，产生一个新的近似解。
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一样。
1.2.1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，这种过程是一个缓慢的、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20世纪60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Holland教授于1975年出版了关于遗传算法的开创性著作《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》[4]，开创性的提出了遗传算法的概念，系统性的阐述了遗传算法的理论，奠定了遗传算法理论的数学基础，并将其应用到了优化和机器学习的领域中。
他将遗传算法定义为适应算法，可以广泛的应用于系统最优化的研究，1975年DeJone做了大量实验，建立了著名的DeJone的测试函数[5]。
1989年Goldberg博士出版本了专著《Geneticalgorithminsearch，optimizationandmachinelearning》[6]，这是第一本关于遗传算法的教科书，全面论述了遗传算法的原理与应用，并与实例结合给出了大量的可用的源程序，使技术专家可以借鉴参考并进行实际应用。
在此之后世界范围内掀起了关于遗传算法研究与应用的高潮。
从1985年开始关于遗传算法及其应用的国际会议两年举办一次，很多人工智能领域的专家开始发表有关遗传算法的论文。
1991年Davis在他的《Handbookofgeneticalgorithm》[7]一书中介绍了大量的实例。
遗传算法由于能有效解决NP类型的组合优化问题和多目标函数优化问题，得到很多学科的高度重视。
在国内，武汉大学成立了一个软件工程国家重点实验室。
以进化计算作为一个重要的研究方向，他们的研究成果目前在国内处于领先水平；中国科技大学的陈国良出版本了关于遗传算法的专著；此外，太原理工大学的谢克明教授模拟人类思维进化过程提出的思维进化算法也成为进化计算领域的一个重要分支。
遗传算法在应用方面取得的丰硕成果,使人们对它的发展前景充满信心。
认识到这一点,遗传算法的奠基人之一,GoldsbergD戏言:
“已不再需要水晶球”。
今后几年,可以预期,拓广更加多样的应用领域,其中包括各种遗传算法程序设计环境的开发仍将是遗传算法发展的主流。
事实上这也是本世纪高新技术迅速发展带有规律性的特点,即面向应用。
与此同时,这并不意味着理论研究会被忽视,这方面同样有大量工作要做。
例如:
控制参数的选择；交换和突变这两类最重要的算子的确切作用；并行遗传算法和分布式遗传算法的研究；其他类型生物机制的模仿,如免疫、病毒、寄生等,以丰富遗传算法的内容,等等。
自然,不论从理论还是应用的角度看,最紧迫的应是关于算法收敛性问题的研究,特别是过早收敛的防止。
这对遗传算法的实际应用关系重大。
当前一个特别值得重视的趋势是一些面向对象的智能技术,其中主要是模糊逻辑[8]（FuzzyLogic,FL）,神经网络[9]（NeuralNetwork,NN）以及遗传算法等的综合应用。
众所周知,FL有较强的知识表达能力,NN的长处在于自学习,它们与遗传算法相结合形成新的集成化技术,即所谓的混合智能系统（HybridIntellectualSystem）。
这一思想在90年代初逐步形成,而由模糊集论的创始人,美国ZadehLA在1993年于汉城召开的国际模糊系统协会（IFSA）第五届世界会议首先明确提出随后在许多有关的国际学术会议上得到充分体现。
应该指出,我国学者对这一趋势的认识较早。
例如,清华大学李衍达院士领导的研究集体在几乎同一时期开展了这一重要方向的研究1995年,Zadeh在IFSA的第六届世界会议上再次强调了这一方向的重要性,并且认为上述所谓的混合智能系统的应用将覆盖从消费品生产到核反应堆设计以至证券管理,而“在未来几年中可能无处不在”。
就遗传算法本身的研究而言,应该说,我国起步较晚,近几年才陆续看到一些介绍性的文章、不多于两三部的专著以及初步的研究报告，与国外工作比较,一个显著区别是,国内工作多只停留在论文这一层次,几乎没有看到具体实际应用,与研究成果商品化的差距就更远。
理论研究与实际应用不够紧密,阻碍了我国高新技术的迅速发展,几乎已经成为顽症。
因此,在我国发展遗传算法,当前应该特别重视它的应用和推广普及。
学术界要主动和企业界连手开发遗传算法的应用,要重视引进或自行研制类似于SPlicer的程序设计环境,使遗传算法的应用更加方便和快捷。
国家组建的工程研究中心应该在这方面发挥更大的作用。
工科数学教育也应有所调整,以适应高新技术发展的需要。
例如,工科运筹学和最优化方法的课程应该适当加入有关遗传算法等方面的内容,以开阔学生的视野,同时也有利于加快传统课程内容的更新。
1.2.2遗传算法的特点
a.算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单一解开始。
这是遗传算法与传统算法的极大区别。
传统优化算法是从单个初值迭代求最优解的，容易误入局部最优解。
遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。
b.求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。
由于遗传算法使用时应值这一信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直接相关的信息。
遗产算法只需自适应值和串编码等通用信息，故几乎可以处理任何问题。
c.算法有极强的容错能力。
遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息。
通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串。
这就是一个强烈的过滤过程，并且是一个并行滤波机制。
故而，遗传算法有很高的容错能力。
d.算法中的选择、交叉、和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。
这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的覆盖。
1.2.3遗传算法分类
（1）混合遗传算法
单用简单的遗传算法在许多情况下不是十分有效，容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差等问题，于是提出了多种混合算法。
例如，Ackley推荐的遗传爬山法；Mathefoud提出的遗传模拟退火算法；采用遗传算法中增加局部改善运算等等。
混合遗传算法的基本思想是：
对于每个新产生的后代在其进入下一代群体之前应用局部优化技术（如爬山法、模拟退火算法等），使之移动到最近的局部最优点。
在混合遗传算法中，运用启发式方法作局部优化，采用遗传算法作全局最优点的探索。
由于遗传算法与传统优化方法的互补性，混合遗传算法通常比单一算法优越。
（2）并行遗传算法
遗传算法在解决一些实际问题时，由于它一般具有较大的群体规模，需要对较多的个体进行大量的遗传和进化操作，特别是要对大量的个体进行适应度计算或评价，从而使得算法的进化运算过程进展缓慢，难以达到计算速度的要求，因而遗传算法的并行计算问题受到重视。
并行遗传算法主要从下列四个方面对其进行改进和发展。
a.个体适应度评价的并行性。
个体适应度的评价或计算在遗传算法的运行过程中所占用的运行时间比较长。
通过对个体适应度并行计算方法的研究可找到并行评价个体适应度的算法。
b.整个群体中各个个体的适应度评价和并行性群体中各个个体适应度之间无相互依赖关系，这样各个个体的适应度计算过程就可以相互独立、并行地进行。
即不同个体的适应度计算可以在不同的处理机上同时进行。
c.群体产生过程的并行性。
在父代群体产生下一代群体过程中，选择操作只与个体的适应度有关，而交叉和变异操作只与参加运算的个体编码有关。
这样，产生群体过程中的选择、交叉、变异操作就可以相互独立地并行进行。
d.基于群体分组的并行性。
可以对群体按一定的方式进行分组，分组后各组的个体遗传进化过程可以在不同的处理机上相互独立地进行，在适当的时候，各处理机之间相互交换信息。
1.2.4遗传算法的应用
目前，遗传算法在很多科学、工程领域得到广泛的应用。
其典型应用领域如下。
a.组合优化。
随着组合优化问题规模的增加，其搜索空间也急剧增加，在计算机上用穷举法不可能求出其最优解，而遗传算法可以在此类问题上寻求问题的满意解。
目前，GA已经在旅行商问题（TSP）[10]、背包问题[11]、网络路由、货仓装载[12]等具有NP难度的组合优化等方面取得了成功的应用。
b.函数优化。
函数优化是GA的经典应用领域。
学者构造了各种复杂的测试函数，既有连续函数也有离散函数，有高维的也有低维的，有凹的也有凸的，有多峰的也有单峰的，遗传算法较其他优化方法便于得到较好的结果。
函数优化也是对遗传算法进行评价的常用工具。
c.自动控制，遗传算法在自动控制领域的应用日益增加并取得了较好的成果。
目前GA进行系统辨识、模糊控制器设计、航空系统的优化等方面取得了一定的成就。
d.图像处理。
遗传算法在图像的处理的图像恢复、图像边缘特征提取方面得到了成功应用。
e.机器学习。
目前基于GA的机器学习在很多领域得到了应用。
例如：
利用GA的机器学习来调整人工神经网络的权值等；利用GA学习模糊控制的奴隶度函数以改进模糊控制系统的性能。
f.数据挖掘。
数据挖掘就是大型数据库中提取人们感兴趣的、隐含的、有潜在应用价值的知识。
数据挖掘问题可以看做是搜索问题，把数据库看作是搜索空间，而把挖掘算法看作搜索策略，这样就可以使用遗传算法对数据库中的数据进行搜索，对于随机产生的一组规则进行进化，直至数据库能被该规则覆盖，进而挖掘出大型数据库中的隐含的规则。
1.3本文主要工作
a.介绍了0-1背包问题的概念，接着论述求解该问题的各种传统算法，并对0-1背包问题进行数学描述。
b.对遗传算法进行了理论研究。
介绍了进化算法的基本理论，对典型的几种进化算法进行了简要说明，并对遗传算法的基本理论、应用情况和研究趋势做了较为详细的论述。
c.应用遗传算法解决0-1背包问题，通过设置不同参数探究遗传算法求解背包问题的可行性并将算法在Matlab仿真平台上进行实现。
d.在matlab环境中进行GUI界面设计，运行界面中遗传算法主要的参数可通过手动输入自行修改，同时通过GUI界面可以直接观察到仿真曲线的变化情况。
第二章基于遗传算法的0-1背包问题研究
2.1遗传算法的思想
遗传算法是模拟生物在自然界中的遗产进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
它最早是有没过密歇根大学的Holland教授提出的，起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究[13]。
70年代DcJong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量纯数值函数优化计算实验[14]。
在一系列研究工作基础上。
80年代有Goldberg进行归纳总结，形成了遗传算法的基本框架。
生物进化是以集团为主体的，与此相适应的，遗传算法的运算对象是由M个个体所组成的集合，成为群体。
与生物一代一代的自然进化过程相似，遗传算法也是一个反复迭代的过程，第t代群体记作P（t）经过一代遗传和进化之后，得到第t+1代群体，它们是由多个个体组成的集合记作P（t+1）。
这个群体不断的经过遗传和进化操作，并且每次都按照优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多的遗传到下一代，这样最终在种群中将会得到一个优良的个体X，它所对应的的表现型X将达到或接近问题的最优解X*。
遗传算法有四个构成要素：
a）染色体编码方法：
使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值符号集{0，l}所组成的。
b）个体适应度评价：
基本遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中每个个体遗传到下一代群体中的机会多少。
c）遗传算子：
使用比例选择算子、单点交叉算子、基本位变异算子或均匀变异算子。
d）叉概率Pc，一般取为0.4-0.99；变异概率Pm，一般取为0.001-0.1。
对一个需要进行优化计算的实际应用问题，一般可按下述步骤来构造求解该问题的遗传算法：
第一步：
确定决策变量及其各种约束条件，即确定出个体的表现型X和问题的解空间；
第二步：
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