如何用遗传算法实现智能组卷 跪求C++的遗传算法的智能组卷算法。
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\u90ae\u4ef6\u8054\u7cfb\u3002
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智能组卷问题的遗传算法具体步骤:(1)随机从试题库中抽出一组试题,进行试题编码;
D=Encode(Random(Questions));
(2)生成初始群体;
GroupNum=100;
for i=l to GroupNumexecute(1);
(3)判断是否满足终止条件,如果满足则生成试卷并结束程序,否则转(4);
If Oeneration=MaxGen or Function(D)>0.98
ExitO;
Else execute(4);
(4)采用轮盘选择原理实现,并将个体复制到配对库,以备配对繁殖;
score=Function(fatherrand,D);
sumScore=eumsum(Gen);
rfitness(Gen)=score/sumScore;
cfitness(Gen)=cfitness(Geni_0+rfitness(Gen);
R-randomO in【0,oiliness(1ast)];
Ifcfitness(Gen)>R
Choose(individual);
(5)按照一定的交换概率Pc对配对库中的个体进行随机交叉配对形成新个
体;
If random0<Pcrossrate奉100
{
ind--randperm(L-2卜2;
A=fatherrand(ind(1,(L-2)/2”;
B=fatherrand(ind((L一2)/2+1,end));
)
(6)按照一定的变异概率Pm对个体进行基因突变,产生新的个体;
If random0<Pmuterate幸100
{
md=rand(num,N);
ind=rnd[m,n]=size(ind);
tmp=randint(m,n,2)+l;
trap(:,l:2即;
fatherrand--tmp+fatherrand;
fatherrand=mod(fatherrand,3);
>
(7)完成以上选择、交叉和变异步骤后,将配对库中新产生的个体和原有的
群体放在一起组合成新种群,转(3)。
Generate(NextGroup)
execute(3);
在遗传算法的实现过程中,编码方法、适应度函数、遗传算子、初始群体、
群体大小和停止标准等都是影响算法效率的非常关键的因素。
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绛旓細public void clearAll(){ arr = new String[count]; }//閫氳繃缁欏畾鍏冪礌涓嬫爣鏉ュ垹闄ゆ煇涓鍏冪礌 public void removeBySeqn(int seqn){ if(seqn >= 0 && seqn<count){ arr[seqn] = null; } }public static void main(String[] args){ MyList list = new MyList ...
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绛旓細At this stage through the analysis of multi-objective optimization of the basic model and genetic algorithm in the application of multi-objective optimization of the feasibility of the establishment of passenger satisfaction and satisfaction with public transport bus company dispatch optimization...
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