Exploration of intelligent computing based on improved hybrid genetic algorithm

算法 软计算 混合算法(约束满足) 萤火虫算法 人工智能 云计算 数据挖掘 进化算法
作者
Caichang Ding,Lin Chen,Baorong Zhong
出处
期刊:Cluster Computing [Springer Nature]
卷期号:22 (4): 9037-9045 被引量:5
标识
DOI:10.1007/s10586-018-2049-7
摘要

Aiming at the problems and shortcomings of genetic algorithm, a hybrid genetic algorithm based on chaos genetic algorithm is designed in this paper. Based on the actual situation of universities, a mathematical model of timetabling problem is proposed. In view of the deficiency of genetic algorithm, chaos is introduced into the genetic algorithm by using the inherent regularity of chaotic sequence, effectively guiding crossover and mutation operation, and avoiding the defect that standard genetic algorithm is easy to fall into local minimum. The simulation of the course scheduling problem under the same conditions is conducted at the end of the paper, with the standard genetic algorithm and hybrid genetic algorithm. By comparing the calculation results, the results proved that the hybrid genetic algorithm is fully applicable to the scheduling problem, and has a high efficiency. At last, it can be concluded that the chaos genetic algorithm provides new ideas for timetabling problem.
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