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基于遗传算法的课程安排MATLAB代码-Graph-Coloring-using-Tabu-Search-and-Genetic-Algo...

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简介：
本项目提供了一个基于遗传算法和禁忌搜索策略解决图着色问题的MATLAB实现，应用于优化课程时间表安排。通过源码可深入了解这两种算法在实际问题中的应用与效果比较。 该存储库包含使用Tabu搜索及MATLAB中的遗传算法进行图着色的代码。在禁忌搜索文件夹内运行main.m，在遗传算法文件夹中执行ga.m即可操作。程序支持生成虚拟数据或导入实际数据，具体可通过gen_data.m实现自定义数据创建。 图形着色是图论中的一个节点标记问题，广泛应用于调度和寄存器分配等领域。本项目采用禁忌搜索算法解决该问题，目标是在确保相邻节点不使用相同颜色的前提下对所有节点进行上色操作。整个过程利用MATLAB工具完成。

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  • 基于遗传算法的课程安排MATLAB代码-Graph-Coloring-using-Tabu-Search-and-Genetic-Algo...
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    本项目提供了一个基于遗传算法和禁忌搜索策略解决图着色问题的MATLAB实现，应用于优化课程时间表安排。通过源码可深入了解这两种算法在实际问题中的应用与效果比较。 该存储库包含使用Tabu搜索及MATLAB中的遗传算法进行图着色的代码。在禁忌搜索文件夹内运行main.m，在遗传算法文件夹中执行ga.m即可操作。程序支持生成虚拟数据或导入实际数据，具体可通过gen_data.m实现自定义数据创建。 图形着色是图论中的一个节点标记问题，广泛应用于调度和寄存器分配等领域。本项目采用禁忌搜索算法解决该问题，目标是在确保相邻节点不使用相同颜色的前提下对所有节点进行上色操作。整个过程利用MATLAB工具完成。
     
  • Tabu Search算法代码
    优质
    这段代码实现了一种名为Tabu搜索的优化算法，适用于解决组合优化问题，通过记忆先前探索过的解来避免循环，帮助找到全局最优解。 禁忌搜索算法代码便于学习，实用且灵活，对学习有帮助。
     
  • MATLAB排课遗传算法_timetable_of_course.rar_matlab排课_matlab排课代码_排课MATLAB
    优质
    本资源提供基于MATLAB平台实现课程自动排课功能的源代码。采用遗传算法优化方案，有效解决高校复杂教学任务调度问题，提高排课效率和合理性。下载后可直接运行，适用于教育机构及科研学习用途。 MATLAB中基本遗传算法在排课问题上的源代码。
     
  • 基于遗传算法的排课问题MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一个利用遗传算法解决学校课程安排难题的MATLAB程序。该程序通过模拟自然选择过程优化课程表设计，有效应对教师、教室和学生时间等多约束条件，显著提高排课效率与灵活性。 遗传算法是解决排课问题的最优方法之一，本程序采用文本格式，并且附带了非常详尽的操作指南。值得注意的是，这是一个处理三维排课问题的程序；一旦掌握了这个程序的应用技巧，其他任何排课问题都将变得轻而易举。
     
  • 双种群遗传算法的Matlab代码: Genetic Algorithm-Matlab实现
    优质
    这段资料提供了一个关于如何使用MATLAB编程语言实现双种群遗传算法的详细代码示例。它为理解和应用优化问题中的遗传算法提供了宝贵的资源。 遗传算法（GA）是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来解决有约束和无约束优化问题的方法。在Matlab环境中运行相关代码可以帮助您实现这一目标。 文件清单包括以下内容： - 寻找最佳点的功能。 - 此函数可以将二进制字符串转换为双变量，以便进行交叉和其他操作（这是numbConv的反函数）。 - 成本函数计算器，用于根据每个值分配权重来计算成本函数。 - 程序的主要方法。当您准备好克隆存储库时运行此文件。 规格和变量包括： - `pop`：保存当前人口的变量； - `x`：考虑自变量的范围； - `J`：成本函数（Jx）值； - `numOfPop`：算法中考虑的人口数量。您可以更改并查看操作过程中发生了什么，但这样做可能会消耗更多资源。 - `min_variance`: 作为迭代终止条件的整体最小方差。减少这一点可以增加获得准确最佳点的可能性，并可能导致需要更多的迭代才能达到收敛。 这些参数和函数共同构成了在Matlab环境中实现遗传算法的基础框架。
     
  • Python中遗传算法Genetic Algorithm的代码实现
    优质
    本项目展示了如何使用Python语言实现遗传算法（GA），旨在为初学者提供一个易于理解的学习资源和实践案例。 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一个分支领域，它是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索方法。该算法通过借鉴自然选择、基因重组以及突变等生物学机制来解决复杂的问题，并在众多优化问题中展现出强大的应用潜力和灵活性。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB高效排课系统
    优质
    本研究开发了一种基于遗传算法的MATLAB高效排课系统，旨在优化课程安排，提高教育资源利用率。通过模拟自然选择和遗传机制，该系统能够快速找到最优或近似最优解，有效解决了传统手动排课效率低、冲突多的问题。 基于遗传算法的MATLAB高效排课系统实现了详细的代码。
     
  • MATLAB的遗传算法工具箱（Genetic Algorithm Toolbox）
    优质
    MATLAB的遗传算法工具箱提供了一系列函数和应用程序，用于使用遗传算法求解优化问题。该工具箱支持自定义适应度函数、编码策略及遗传操作等，便于用户探索复杂搜索空间并找到全局最优解。 这个遗传算法工具箱是由英国谢菲尔德大学开发的MATLAB工具箱之一，并且是使用最广泛的遗传算法工具箱。在《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》这本书中，作者雷英杰详细介绍了该工具箱的内容和用途。此书由西安电子科技大学出版社出版发行。
     
  • 基于遗传算法的课程安排系统设计，包含论文（课程安排 遗传算法 设计模式 智能指针 报表）
    优质
    本文提出了一种基于遗传算法的课程安排系统设计方案，结合了设计模式和智能指针技术，并生成详细的报表，旨在优化教育资源配置。 该系统采用遗传算法设计并实现了一个简单的排课功能，并通过数据库存储相关数据，在前台提供维护操作界面。使用多线程技术进行计算并将结果以HTML报表形式展示出来。 具体步骤如下：首先，将SQL SERVER2005数据库文件放置在DcSys目录下的data文件夹内；接着双击打开位于该路径中的dcsys.udl文件来设置数据库连接；最后，在VS2005中使用DcSys.sln项目生成并调试运行程序。 系统采用了多种技术，包括遗传算法、引用计数型智能指针（非Boost库的版本）、设计模式以及多线程等。其中，智能指针的实现基于《C++沉思录》一书中的方法，这有助于提高效率和防止内存泄漏问题的发生；同时综合使用了模板方法、工厂方法、策略、原型及代理等多种设计模式，并在代码中进行了相应的标注说明。 优点方面：1. 通过引用计数型智能指针技术的应用提高了程序性能并减少了潜在的内存泄露风险。2. 设计模式的有效运用使得系统具有更好的可理解性，便于后续维护与扩展升级工作开展； 缺点在于部分地方仍存在未完全优化的情况，例如可能存在造成内存泄漏的风险点等。如有兴趣可以进一步尝试进行代码改进和完善。 开发语言为VC++ MFC，在VS2005和SQL SERVER 2005环境下运行良好。
     
  • Python实现的禁忌搜索算法Tabu Search代码复现
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    本项目旨在通过Python编程语言实现并复现经典的优化算法——禁忌搜索（Tabu Search），提供了一个灵活且易于理解的代码框架。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）是一种模拟人类智能的优化算法。其基本流程如下：在初始化阶段，随机生成一个初始解i，并将禁忌表H置为空；同时设定当前最优解为s。随后进入迭代过程，在每次迭代中，从当前解i出发构建邻域A，但需遵循禁忌表H的规定。然后选择适应值最高的邻居j来替代当前的解i，并更新禁忌表H。当新的解j取代旧的解i时，如果新解的质量优于历史最优解s，则用此新解替换s；反之，即使新解暂时不如之前的解好，但因为扩大了搜索空间范围而有利于逃离局部最优点。在获得更新后的当前解之后，算法返回到迭代开始阶段继续执行，直至找到全局最优解或达到预定的迭代次数上限时停止运行。