遗传算法是为无法通过称为NP-Hard问题的标准方法解决的问题找到足够好的解决方案的方法。虽然它不能保证最好的解决方案,但我们可以在该方法中为大多数工程问题找到相对足够好的解决方案[1]。高中大学等教育机构使用每周课程时间表以最佳方式使用所有资源。制定最佳每周时间表就是NP-Hard问题的一个例子,它无法用任何检查每个概率的粗暴方法解决。在这个存储库中,我们使用遗传算法提供了该问题的解决方案,该算法试图最小化确定的适应度函数,该函数是对时间表如何优化的一种度量[2]。
TimeTabling-GeneticAlgorithm Genetic Algorithm Solution for Weekly Timetable Problem in MATLAB
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主要特点:
每个推销员从第一个点出发,到第一个点结束,但旅行到中间的一组独特城市。
除了第一个城市,其他每个城市仅被一位推销员访问。
注意:
固定起点/终点位置被视为第一个XY点。
输入参数:
XY(float):一个Nx2的城市位置矩阵,其中N为城市数量。
DMAT(float):城市间距离或成本的NxN矩阵。
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步骤概览
初始化:生成初始种群。
适应度计算:计算每个个体的路径长度,作为适应度值。
选择操作:使用轮盘赌法选择优秀个体。
交叉操作:对选中的个体进行部分匹配交叉(PMX)生成新个体。
变异操作:对部分个体进行位置交换,提高种群多样性。
终止条件:达到迭代次数或找到最优解即停止。
该代码对每个步骤进行了详尽注释,适合初学者快速理解和应用,尤其适合刚接触遗传算法的用户。
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Matlab编译环境使用说明:
下载并安装GOAT工具箱。
调用相关函数时,确保工具箱路径已配置。
运行代码前,检查代码中的所有依赖项。
根据需要调整优化算法的参数以适应不同的求解任务。
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ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-0560-0ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-0559-4DOI: 10.1007/978-1-4842-0559-4Library of Congress Control Number: 2015955885
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