1.一种基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入一个账户的UTXO的金额的集合UTXOs，以及目标值target；

S2、遍历UTXOs，计算当前余额total；

S3、当total

S4、当total＝target，或者total>target且total‑target＜min(UTXOs)，则把所有的UTXO作为交易输入，交易输入选择结果result＝UTXOs，跳转至步骤S9，否则继续执行步骤S5；

S5、当total>target并且在UTXOs中存在比target大的UTXO，则把比target大且最接近target的UTXO作为交易输入选择结果result，跳转至步骤S9，否则继续执行步骤S6；

S6、当total>target并且在UTXOs中不存在比target大的UTXO，则继续执行步骤S7，否则跳转至步骤S9；

S7、使用贪心算法思想，将UTXOs中的数从大到小依次相加，直到总和sum>＝target，停止相加，记录相加因子的个数num，把相加因子的组合作为初始种群的一个个体以及best的初始值，再随机生成另外M‑1个个体，形成初始种群，M为种群大小；

S8、利用遗传算法,从初始种群开始，对种群不断的逐代进行遗传、交叉、变异，生成新一代种群，并使用best记录历代种群中表现最好的个体，直到种群代数等于终止代数T或者是best已经是最优结果,然后将best作为交易输入选择结果result；

S9、交易输入选择程序结束。

2.根据权利要求1所述基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，其特征在于，UTXOs中的各UTXO按照从小到大或者从大到小顺序排列。

3.根据权利要求1所述基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，其特征在于，步骤S8的具体操作方法包括：

S80、对UTXOs中各个UTXO进行编码，每个UTXO的编码用该UTXO在UTXOs中所在位置的二进制表示，编码从0开始；

S81、把由贪心算法得到的UTXO的集合作为best的初始值，并把best作为初始种群中的一个个体，并随机产生其它M‑1个个体，把种群代数置为0；

S82、判断种群代数是否小于终止代数T，如果小于T，则继续执行步骤S83，否则将best作为交易输入选择结果result，并跳转至步骤S9；

S83、根据适应度函数

f(x)＝x1+x2+…+xnum，其中x1,x2,…,xnum∈UTXOs计算当前种群中各个体的适应度；

S84、更新best，如果某个体x的适应度f(x)≥target并且f(x)

S85、如果f(best)＝target，则认为找到了最合适的UTXO的组合，终止算法，将best作为交易输入选择结果result，跳转至步骤S9，否则继续执行步骤S86；

S86、使用轮盘赌法则选择个体遗传到下一代，首先计算出当前全体的适应度总和f_total，i表示当代种群中的第i个个体，i≤M，ratio_i表示种群中第i个个体的适应度与f_total的比值，sum_ratio(i)＝sum_ratio(i‑1)+ratio_i，其中，sum_ratio(0)＝0，然后进行M次选择，每进行一次选择生成一个新的个体，一次选择的具体过程为：(1)生成一个[0,1)之间的随机数rand；

(2)i＝0；

(3)计算sum_ratio(i)，如果sum_ratio(i)≥rand，转入步骤(5)，否则转至步骤(4)；

(4)把i的值加1，转入步骤(3)；

(5)把i选入下一代种群；

S87、交叉，在步骤S86中得到的新的M个个体中，每两个个体作为父母，确定交叉位置，然后将对应位置上的父母的染色体进行交叉，得到两个新的个体；

S88、对由步骤S87中得到的每个个体，随机产生一个[0,1)之间的随机数，如果该随机数小于变异概率，那么就认为该个体会产生变异，再通过随机选择变异位置，后将变异位置上的[0,1]序列进行取反，即在种群中产生了新个体；

S89、种群代数加一，跳转至步骤S82。

4.根据权利要求3所述基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，其特征在于，步骤S83的具体做法为：在遗传算法中，x1,x2,…,xnum是使用二进制编码表示的，获得其对应的十进制表示作为位置索引，使用位置索引找到在UTXOs中对应的UTXO，然后将其对应数值进行相加，得到的结果作为适应度。