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背包问题是著名的NP难题，对此问题已有许多经典的求解方法，但这些传统的优化方法存在着一些不足。例如穷举法，该方法是在一个连续的有限空间或离散的无限搜索空间中，计算每个点的目标函数值，且每次仅计算一个。虽然方法简单易行，但效率太低，而且鲁棒性不强。遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及高效实用等特点，在众多领域得到了广泛的应用，成为重要的智能算法之一。
本文将遗传算法应用于背包问题。利用遗传算法的求解思想，对传统的背包问题进行了详细的分析，按照遗传算法的基本结构设计了编码，并通过实例验证了遗传算法用于解决背包问题的可行性和有效性。