基于Tabu搜索和变区域遗传算法的组卷问题研究

针对目前大型题库中组卷算法效率低的问题,给出了多目标约束条件下的组卷问题数学模型,提出了基于Tabu搜索和变区域遗传算法的TS—CAGA算法。本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,给出了搜索区域动态变化的条件,通过种群规模自适应调整,可以加快收敛速度和避免局部最优化。实验结果表明,算法的组卷效率和选题质量有显著提高。

变区域多层遗传算法的研究

本文在遗传算法的基础上 ,提出了一种变区域多层遗传算法。本算法把可行域分为若干个区域 ,并按区域分布子群体 ,除了每一个子群体在指定分配的区域中进行基本的遗传操作外 ,还在子群体间按适应度进行选择复制、同区域的子群体间进行交叉和群体内部进行变异 ,逐步淘汰较差的区域 ,最终集中在较小的区域进行搜索。经测试函数检验 。