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1、是不是像求函数最值那样子？建议你了解一下遗传算法的实数编码，这个对于求函数最值很方便，不用像二进制那样需要转换。
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2、SGA）。详细请参考：http：//baike.baidu点抗 /view/4585htm？fr=ala0_1_1 至于能不能应用到排课系统中，我没做过不敢说能不能，不过遗传算法就是个优化算法，应该能用遗传算法，不过可能比较麻烦。
3、Geatpy 是一个高性能实用型进化算法工具箱，提供了许多已实现的进化算法各项操作的函数，如初始化种群、选择、交叉、变异、多目标优化参考点生成、非支配排序、多目标优化 GD、IGD、HV 等指标的计算等等。
4、python遗传算法采用交叉算法提升收敛速度法。根据查询相关公开信息显示交叉算法是一种提升速度的方法，但是加快速度会导致收敛质量的下降。
5、毕业论文是教学计划的重要组成部分，是学生在校学习的最后阶段，是学习深化和提高的重要过程，是学生运用已学过知识的一次全面总结和综合训练，对全面提高教学质量具有重要意义。
用遗传算法，模拟退火算法，这有可能得出次优解。 或者用每次从一个点遍历所有点，找到与它距离最短的点，连接，然后以下一个点为起点，找一个没有连接过的点并且是离它距离最短的点，连接，依次下去，知道找到最后的点。
1 针对给定的多个起点和终点，如果要求起点之间不交叉，那么存在最短路径。2 因为起点之间不交叉，可以将问题简化为多个单起点单终点的问题，可以使用 Dijkstra 算法或者 A* 算法等求解最短路径的算法。
节约里程法最短路径是两点之间直线最短。最短路径是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
1、应用遗传算法解决实际问题，第一步当然是选择一个合理的编码方案。我们希望能够把整个课表表示为一个二进制串，同时，我们也能够把一个二进制串解码成一个课表。我们以“课程班级”为基准进行编码。
2、遗传算法首先针对待解决问题随机生成一组解，我们称之为种群（Population）。种群中的每个个体都是问题的解，在优化的过程中，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个与种群相关的适应度的序列。
3、至于能不能应用到排课系统中，我没做过不敢说能不能，不过遗传算法就是个优化算法，应该能用遗传算法，不过可能比较麻烦。
4、遗传算法变异有两个方法：一个是两个父交叉；一个是一个父变异；这两个变异的因子是不一样的。
5、这两种分别是 population based 和 single based 的 metaheuristic， 你可以先看一下talbi， 200关于 meta-heuristic 的算法。 之后再读一下关于 educational timetabling 和 school timetabling相关的问题。
6、遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。