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xinglinzi

木虫 (正式写手)

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专业: 数理统计

【答案】应助回帖

yanmin7813(金币+4, 基金HEPI+1): ★★★★★最佳答案谢谢兄弟。 2012-01-28 08:53:00

大规模约束满足问题（CSP）是人工智能、运筹学以及计算机科学研究领域的一个重要分支，是工业应用中广泛面临的困难问题。因此，设计求解CSP问题的高效算法具有重要的理论价值和实际意义。本课题以频率分配问题和大学课程时间表调度问题为研究介质，采用将禁忌算法和进化算法相结合，将问题本质结构融合到启发式算法中，设计求解CSP问题的高效混合进化算法。研究工作主要包括：实现求解CSP问题的自适应禁忌算法，算法根据历史搜索信息动态调整禁忌表长度；实现禁忌算法与进化算法相结合的自适应平衡机制；设计具有语义功能的多亲交叉算符，以产生在未搜索区域内有前途的初始解；群体更新时同时考虑解的优度以及解之间的距离，维护具有多样性的"精英"群体，以达到算法集中性和疏散性的平衡。本课题有望设计出求解频率分配问题和大学课程时间表调度问题的高效混合进化算法，并总结出其在求解大规模CSP问题中的一般规律

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2楼2012-01-26 17:42:44

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