遗传算法和约束规划的区别？

Question

我希望有人能就这个话题对我有所启发。如果万一这被认为是一个愚蠢的问题，我很乐意立即删除这个问题。

我正在设计一个课程时间表系统，通过研究，我偶然发现了 GA 和约束编程作为解决我问题的方法。但是，我不太了解两者之间的区别以及一个相对于另一个的优势是什么。我希望有人能用通俗易懂的语言向我解释这一点，或者将我引导至具有该主题的网站。

提前致谢！

此致。

Answer 1

以下是我对优化算法系列的看法：

• 精确方法：蛮力法、分支定界法
• 约束编程（糟糕的名字）：尝试减少域集
• 线性规划等：单纯形，...
• 元启发式：
  • 本地搜索：禁忌搜索、模拟退火、延迟验收……
  • 基于种群的算法：遗传算法、群体优化，...

用例course timetabling specifically, the ITC2007 research competition清楚地表明本地搜索为王。由于可扩展性问题，遗传算法始终稍逊一筹，约束编程也无用。你的里程可能和2007年一样早。