【摘 要】
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针对基于遗传算法的计算机智能自动化组卷问题,提出一种能够提高求解效率的蚁群遗传融合优化算法。首先通过基于信息素的蚁群算法产生一个最优解并将其作为遗传算法的初始种
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针对基于遗传算法的计算机智能自动化组卷问题,提出一种能够提高求解效率的蚁群遗传融合优化算法。首先通过基于信息素的蚁群算法产生一个最优解并将其作为遗传算法的初始种群,从而有利于提高收敛性能。然后通过充分利用随机数并增加循环次数对传统遗传算法中基于轮盘赌的选择算法进行改进,从而确保下一代种群的多样性并提高最佳染色体被选择的机会。算法测试结果表明,相比传统的遗传算法,提出的蚁群优化遗传算法能够自动生成满足要求的试卷,并具有较高的组卷效率和质量。
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