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应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

算法的思路：首先对矩阵QR分解，然后矩阵转置，接着矩阵乘机，通过不断的迭代是的举着下三角元素小于设定的阈值，这样得到的矩阵主对角元素上 元素就是所求的矩阵特征值

一种主动学习算法，委员会查询算法，但这是一个改进的版本，通过核变化可以更高效的处理多维数据-An active learning algorithm, the Committee inquiry algorithm, but this is an improved version of the changes through the nuclear deal can be more efficient multi-dimensional data

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