用遗传算法解决0-1背包问题是不是更好？
Is it better to use genetic algorithm to solve the 0-1 Knapsack problem?
背包问题是一个组合优化问题，在该问题中，必须在不超过背包容量的情况下最大化背包中物品的利益。我们知道解决这个问题的方法有很多种，遗传算法，动态规划，贪心法。我想知道与动态规划相比，使用遗传算法的优缺点是什么？ Space 复杂度、时间复杂度和最优性？
因此，为了回答这个问题，请务必考虑您认为最重要的因素：速度 或 准确性
遗传算法 do not guarantee finding the most optimal solution，但是，它们通常 运行 非常快。
对遗传算法的一些快速描述可能会产生：
- 这是一个估计函数，不保证找到全局最优解
- 它通常 运行 非常快（在内存使用和复杂性方面）
- 实际计算很困难，因为遗传算法通常是特定问题且本质上是混乱的。它的复杂性可能看起来像一个很好的基础：
O( O(Fitness) * (O(mutation) + O(crossover)))
但是，动态规划确实保证找到最佳解决方案，但需要更长的运行时间。动态规划的一些快速描述可能会产生：
- 它是一个精确函数 -- 保证收敛于最全局最优解
- 高内存使用率和非常长的 运行 时间
- 背包 01 问题的复杂性类似于：
O(numItems * knapsackCapacity)，内存复杂性类似于 O(knapsackCapacity)（为此归功于 this post）
如果你问的是什么是首选，那就是特定主题。如果您想快速获得足够好的猜测，GA 可能是您的最佳选择。但是，如果您需要一个有保障和可验证的解决方案，DP 是您的不二之选。
这应该可以满足基本的比较了。
背包问题是一个组合优化问题，在该问题中，必须在不超过背包容量的情况下最大化背包中物品的利益。我们知道解决这个问题的方法有很多种，遗传算法，动态规划，贪心法。我想知道与动态规划相比，使用遗传算法的优缺点是什么？ Space 复杂度、时间复杂度和最优性？
因此，为了回答这个问题，请务必考虑您认为最重要的因素：速度 或 准确性
遗传算法 do not guarantee finding the most optimal solution，但是，它们通常 运行 非常快。
对遗传算法的一些快速描述可能会产生：
- 这是一个估计函数，不保证找到全局最优解
- 它通常 运行 非常快（在内存使用和复杂性方面）
- 实际计算很困难，因为遗传算法通常是特定问题且本质上是混乱的。它的复杂性可能看起来像一个很好的基础：
O( O(Fitness) * (O(mutation) + O(crossover)))
但是，动态规划确实保证找到最佳解决方案，但需要更长的运行时间。动态规划的一些快速描述可能会产生：
- 它是一个精确函数 -- 保证收敛于最全局最优解
- 高内存使用率和非常长的 运行 时间
- 背包 01 问题的复杂性类似于：
O(numItems * knapsackCapacity)，内存复杂性类似于O(knapsackCapacity)（为此归功于 this post）
如果你问的是什么是首选，那就是特定主题。如果您想快速获得足够好的猜测，GA 可能是您的最佳选择。但是，如果您需要一个有保障和可验证的解决方案，DP 是您的不二之选。
这应该可以满足基本的比较了。