哪些类型的算法可用于时间表？

Question

是的，SO上有很多这样的问题。 我看到了遗传算法是最常见的答案。

制定时间表

创建学校时间表的算法

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但是，我担心通用航空的这些特征

• 程序的终止条件很难定义
• 无法轻易逃脱局部最大值

我希望程序会被用户轻易地推向冲突的标准和不可能的解决方案。

因此，我想要一种方法

• 是决定性的 -保证达到最佳状态或报告算法无法解决问题
• 可以同时采用硬性（不可侵犯）限制和软性限制
• 优雅地接受用户输入约束； 如果用户输入无效，则可以将其添加到代码中而不破坏它

有100000个详尽的时间表。

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我四处搜寻，发现像模拟退火这样的元启发式算法是不错的选择。 动态编程算法呢？

这样的数据集可以采用蛮力方法吗？

有什么适合标准的好的算法？

Answer 1

对于只有100,000种可能性的小投入 -我会采用简单的蛮力解决方案：只需检查所有可能性，然后从中选择最好的可能性。 对于现代机器，在输入100,000的输入上运行计分功能并不困难，并且很可能仅需几秒钟。

GA和其他AI算法，通常用于更大的输入[千亿和更多的可能性]，所以他们可能不会在你的情况最好的解决方案。

与任何其他解决方案不同，蛮力解决方案将确保您获得最佳解决方案，并在耗尽所有可能的解决方案时将其终止。

（*）注意：您可以修改GA和最陡峭的登山坡度，以在解决方案无法改善k级时强制执行随机重启 ，从而克服您提到的[逃避局部极大值]的第二个问题，但是您仍然不知道有多接近您将在每个方面都获得最佳解决方案。