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GaBin
- 遗传算法解决复杂背包问题，用Java编写。 该背包拥有3个属性，500个东西，50个包。 求解包与包之间物品重量差最小，并且同一个背包的物品属性有特殊要求。 该程序容易修改。-Genetic Algorithm on Bin Packing Proglem. 500 items, 3 parameters of each item. 50 containers, target: All 50 containers has the smallest weight differe
yichuan
- 背包问题的遗传算法，比较简单，但是比较好看懂，初学者可以下载学习-Knapsack problem genetic algorithm, a relatively simple algorithm, but better understand
Knapsack-problem-based-on-GA
- 本文件含论文及源代码。论文首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术，接着针对背包问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况。并且结合背包问题实例，给出了具体的编码方法，运行参数，群体大小，最大迭代次数，以及合适的遗传算子。最后，简单说明了遗传算法在求解背包问题中的应用并对遗传算法解决背包问题的前景提出了展望。-The file containing the papers and source code. The paper
ym_C.GA_for_Knapsack_Problem_hicode
- 遗传算法用于求解多目标背包问题，学包括基本的选择、杂交、变异等遗传算子.-Genetic algorithm for solving multi-objective knapsack problem, learning the basic choice, hybridization, mutation and other genetic operators.
test.py
- 通过遗传算法解决0-1背包问题，以选择办事处为背景(solve the package problem through genetic algorithm)