基于遗传算法的自动组卷，谁能给我通俗讲解一下原理！

dj游戏人生 2014-03-20 10:32:25

正在做一个在线考试系统，可是自动组卷功能还是不能实现，看到网上好多文献全是关于遗传算法来解决这个问题，但是看不懂~~
能不能用通俗的话给我讲解一下原理，通篇的公式和理论真心不懂！谢谢！！！

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静山晚风 2014-03-21

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遗传算法不懂，既然自动组卷为啥不用 random 随机的组卷呢

一、定义简单来说，遗传算法就是将染色体的一些性质如“选择、交叉、变异”用在了求解的过程中，用于求解复杂方程的数值解，求解的效率较传统算法更高一些。二、算法思想 遗传算法就是对当前的一些解概率性的选择留下，或者发生一些交叉和变异，更新为新的解，然后用一个评价函数用来评价解的好坏。而好坏程度则有决定这些解在下一代解中出现的概率，往复迭代，直到满足终止条件。基因的选择我们假设一串数01101代表染色体，每个数字代表一种基因，每一位的0和1代表两种等...

用最简单直观的方法表达出交叉的过程

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本文简要地介绍了遗传算法。

遗传算法 遗传算法求全局最优解或者近似优解。 遗传算法GA可以用到数据挖掘领域，由于缺少一些详细的例子，导致难以理解，以下是一个大牛的遗传算法的详细例子 遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人

写在前面 遗传算法是一种求解NPC问题的启发式算法，属于仿生进化算法族的一员。仿生进化算法是受生物行为启发而发明的智能优化算法，往往是人们发现某种生物的个体虽然行为较为简单，但生物集群通过某种原理却能表现出智能行为。于是不同的人研究不同的生物行为原理，受到启发而发明出新的仿生进化算法。比如免疫优化算法，蚁群算法，模拟退火算法等，这些算法以后也会简单介绍。本文的主题是遗传算法，该算法也是受到生物行为启发。物竞天择，适者生存，优胜劣汰，是该优化算法的核心思想。笔者在业务中需要用到遗传算法求解TSP问题，但是网

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