遗传算法是一种比较早提出的算法，它可以应用于众多方面。这里提供遗传算法在TSP当中的应用，内含使用遗传算法的有点解决路径规划，输出包含最优路径图和每次更新的城市选择！ 读者，可以更改城市坐标就可以运行！

使用c++语言编写，用的Qt5.4编写相关界面。能实现基本的排课功能

本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)

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自动组卷是考试系统的重要组成部分,改进组卷算法和提高组卷质量成为了当前的研究热点。采用一种自适应遗传算法可有效提高组卷的效率和质量。

图8.3 Rastrigin函数图形 如图 8.3 所示，Rastrigin 函数有许多局部最小值——在图上显示为“谷底（valleys）”。 然而，该函数只有一个全局最小值，出现在 x-y 平面上的点[0，0]处，正如图中竖直线指示 的那样，函数的值在那里是 0。在任何不同于[0，0]的局部最小点处，Rastrigin 函数的值均 大于 0。局部最小处距原点越远，该点处 Rastrigin 函数的值越大。 Rastrigin 函数之所以最常用来测试遗传算法，是因为它有许多局部最小点，使得用标准 全局最小点[0，0]

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一篇关于使用C#实现遗传算法的学习笔记，适用于学习遗传算法的人。

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