用差分进化算法求解背包为题，MATLAB源程序

差分进化算法是一种基于种群的全局优化搜索技术，常用于解决复杂的非线性优化问题，包括0-1背包问题。0-1背包问题是组合优化的经典问题，目标是在给定物品的重量和价值下，选择物品放入背包以最大化总价值，同时保证不超过背包的容量。

在MATLAB中编写差分进化算法求解0-1背包问题的源程序通常包含以下几个步骤：

1. **初始化**：生成一组随机解作为初始种群，每个解代表一种可能的物品选择组合。

2. **编码**：将解编码为0（不选）和1（选）的二进制序列，对应于是否选择特定物品。

3. **评估函数**：计算当前种群所有解的适应度值，即背包中所有物品的价值之和。

4. **变异操作**：随机选择三个个体，并通过取其中两个个体的差分并加上第三个个体的变异来生成新的候选解。

5. **交叉操作**：对比新产生的候选解和当前种群成员，如果候选解更优，则接受它，否则保持原样。

6. **突变概率控制**：设置一定的突变概率，满足该概率时，随机改变部分位元。

7. **迭代过程**：重复上述步骤直到达到预设的迭代次数，或找到满足条件的最佳解。

以下是一个简单的示例代码片段：

function [solution, fitness] = de_backpack(popSize, iter, maxWeight, items)
    % 初始化种群
    pop = randi([0 1], popSize, length(items), 'uint8');
    
    % 转换为实际物品选择
    popChosen = pop * items;
    
    % 定义适应度函数
    fitness = sum(popChosen, 2);
    
    % 差分进化算法核心循环
    for i = 1:iter
        % 变异、交叉操作
        mutated = pop + fmut * (randi(2, popSize, 1) - 1); % 随机变异
        crossed = mutated .* (randi(2, popSize, 1) < cr Prob); % 按概率交叉
        
        % 更新适应度和种群
        tempFitness = sum(crossed .* items, 2);
        [bestFit, bestSol] = min(tempFitness);
        if bestFit > fitness(popInds)
            pop(popInds) = crossed(popInds,:);
            fitness(popInds) = bestFit;
        end
        
        % 突变概率控制
        pmut = gBestFitness / max(fitness);
        pop(pmut > rand(size(pop))) = mutated(pmut > rand(size(pop)));
        
        % 更新最佳解
        if fitness(bestSolInd) > fitness(solutionInd)
            solution = bestSol;
            solutionFitness = fitness(bestSolInd);
        end
    end
end

% 参数设置：种群大小、迭代次数、背包最大容量
popSize = 100; iter = 1000; maxWeight = 50;
% 物品列表（weight, value）
items = [10 60; 20 100; 30 120]; 

% 调用函数
[solution, fitness] = de_backpack(popSize, iter, maxWeight, items);

注意：这个例子简化了代码，实际应用中可能需要处理边界条件、初始化策略等细节，并可能需要自定义更多参数。此外，为了更好的性能，可以考虑使用专用的背包问题优化库，如COIN-OR的CBC等。