基于自适应遗传算法的智能考试系统研究

针对遗传算法排课中存在的初始解生成不合理及一周多学时课程不好安排的问题，本文提 出了时间模式的概念。将其应用于遗传算法初始解的产生过程中，使初始解本身就处于一种较为合理的 状态．同时避免同一门课程在一

对于非线性时变工业过程对象，首先建立模型集来覆盖被控对象动态特性，分别建立相应的内模控制器，在系统变工况运行时，进行多模型加权自适应控制，与传统单内模控制相比，控制效果明显提高。

自适应遗传算法matlab程序

遗传算法自适应算法代码

摘　　要:计算机辅助教学CAI(ComputerAssistedInstruction)的一个重要应用是计算机辅助测验CBT(ComputerBasedTesting)．智能组卷是CBT的基础．组卷中

基于matlab自适应遗传算法,收敛性好，适合学习

本文将改进的自适应遗传算法和相结合用于0-1背包问题的求解。此算法对交叉率和变异率进行了优化，实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整，并对不可行解进行了贪婪修复。实验结果表明，相比传统的自适应遗传方法

★自适应遗传算法,基于MATLAB，经过实验，程序可行，也是看到别人的，挺好的

为了克服传统遗传算法在解决组合优化问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，引入自适应机制调整遗传算子改进遗传算法。根据当前代的进化状态设计遗传算子的自适应调整公式以选取最优遗传算子，从而提高算

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且己经被证明为一个NP完全问题。尤其随着目前高校扩招人数数量的剧增，而现有教学资源有限，从而两者间的矛盾越来越剧烈，人们纷纷在探索排课算法，随着计算机技

自适应的遗传算法参数，朱彦廷，，用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法，并与标准遗传算法进行了

根据生物入侵的思想，将入侵的概念引入到遗传算法中，提出了一种新的基于动态入侵自适应遗传算法。在选择操作结束后，根据当前的种群类型自适应调整入侵率；根据种群所属的种群类型和种群的平均适应度值，确定染色体

针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题，基于低等生物的分裂生殖现象，提出了分裂算子的概念，并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中，对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验，将

Srinvivas等提出一种自适应遗传算法，交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中，群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零，这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改

标准的遗传算法在设置交叉算子和变异算子时使用固定的值,这样在求解复杂的优化问题时会存在解的多样性差和早熟的缺点。传统的自适应算法在收敛速度和解的多样性上是有效的,但是在算子调整的过程中,对算法演化过程