【摘 要】
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为简化模型结构,改善算法全局搜索性能和组卷模型成功率,本研究提出利用QPSO中的全局和局部最优位置优化遗传算法中交叉、变异算子,粒子群编码采用实数编码,交叉、变异操作均
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为简化模型结构,改善算法全局搜索性能和组卷模型成功率,本研究提出利用QPSO中的全局和局部最优位置优化遗传算法中交叉、变异算子,粒子群编码采用实数编码,交叉、变异操作均在功能块内部进行,目标函数增加了权重系数判定是否更新粒子群,以此建立了智能组卷模型,并进行了相关实验分析。实验结果表明：改进的模型与其他三种组卷模型相比,该模型运行效率、全局搜寻性能、组卷成功率都有较大的提高,说明该组卷模型更稳定有效。
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