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在大学大型部门的课程中安排时间表是一个非常困难的问题，并且经常通过以前的许多作品来解决，尽管结果部分是最佳的。这项工作通过使用遗传理论来解决时间表问题，以获取一个随机且完全最佳的时间表，并能够为拼贴画中的每个阶段生成多条解决时间表，从而实现了进化算法的原理。主要想法是在发现约束区域的同时自动生成课程时间表，以获得最佳且灵活的时间表，而不会通过更改可行的课程时间表而没有冗余。这项工作中的主要贡献是通过增加不同副本来生成最佳时间表时间表的灵活性来指示的，这是通过增加校园中每个阶段的最佳时间表并在需要时替换时间表的能力的可能性。本文中使用的进化算法（EA）是遗传算法（GA），它是基于进化人群的常见的多溶液元数据搜索，可以应用于解决时间表问题（例如时间表问题）的复杂组合问题。在这项工作中，所有意见：课程，教师和时间由一个阵列演示，以实现本地搜索，并通过使用启发式跨界跨越来确保基本条件不会被打破来实现时间表。这项工作的结果是一个灵活的调度系统，它显示了所有可能根据用户条件和需求创建的可能创建的时间表的多样性。简介：关键词：约束，进化算法（EA），健身函数，遗传算法（GA），时间表时间表（TTS）。
一种用于求解学术课程时间表的进化算法
主要关键词
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