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提出对基本遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）的改进策略，并将其应用于多约束0-1背包问题（Multi-constrainedO-1KnapsackProblems，MKP）的求解。改进策略主要有：将线性规划松弛法求得的MKP的解作为初始解，另外为了避免种群多样化的丧失，将复杂的修复操作和局部优化操作应用于每一个最近产生的解。最后，对大规模测试数据的标准集进行实验，并将该算法与先前的方法进行比较，结果表明新的遗传算法在大多数时间能够更快速地收敛到较优解。