针对多目标约束条件下求最优解的智能组卷问题,建立多维约束条件的数学模型,同时为了进一步改善基于遗传算法的智能组卷算法早熟及收敛速度慢的问题,提出一种基于定向变异遗传算法的智能组卷算法,采用定向变异来提高算法的寻优能力。通过仿真实验,将该算法与基于标准遗传算法和自适应遗传算法的智能组卷算法进行比较,实验结果表明,在相同设置条件下,该算法在组卷质量及效率等方面均取得较大提升。
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