本文介绍了如何运用量子免疫克隆算法来解决经典的背包问题，旨在通过MATLAB实现最大化物品总价值的同时确保背包总重量不超过限制。算法步骤包括设置问题和算法参数，生成初始种群，计算适应度值，执行克隆和变异操作，最终找到最优解并输出结果。
基于量子免疫克隆算法求解背包问题 MATLAB 代码
背包问题是一种经典的组合优化问题，在计算机科学和运筹学领域中广泛研究和应用。它的目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中，使得物品的总价值最大化，同时保持在背包的总重量限制之内。
量子免疫克隆算法是一种基于免疫原理和量子计算思想的优化算法，可以用于解决组合优化问题。下面是一个使用 MATLAB 实现的基于量子免疫克隆算法求解背包问题的示例代码：
% 背包问题参数设置
n = 10; % 物品数量
m = 5; % 背包容量
weights = [2 3 
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