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文檔簡介
1、遺傳算法(Genetic Algorithms)是一種模擬生物界自然選擇和遺傳機制的隨機搜索算法,其主要特點是群體搜索策略和種群中個體之間的信息交換。它適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復雜的和非線性的問題。近年來,遺傳算法在復雜優(yōu)化問題求解和工業(yè)工程等領域的應用,取得了令人信服的結(jié)果,引起了很多人的關注,而且在發(fā)展過程中,進化策略、進化規(guī)劃和遺傳算法之間差異越來越小。遺傳算法成功的應用包括：作業(yè)調(diào)度與排序、可靠性設計、車輛路徑選擇與調(diào)度
2、、成組技術(shù)、設備布置與分配、交通問題等等。 鑒于時間表問題求解規(guī)模巨大(已經(jīng)證明一大類時間表問題是屬于NPH的),傳統(tǒng)的求解算法很難得出最優(yōu)解。用遺傳算法來解決時間表問題,可以提高在全局領域的搜索能力。本文以大學課程安排時間表問題為研究對象,具體分析其約束條件,建立相應的數(shù)學模型。根據(jù)大學課程時間表問題的特點,對傳統(tǒng)遺傳算法進行了幾方面的改進：如最優(yōu)準則的確立；編碼設計；提出了用于提高局部搜索能力的-種混合遺傳算法；采用基于班級
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