【优化分配】基于遗传算法GA求解学生宿舍分配优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文针对学生宿舍分配过程中存在的资源利用不合理、学生需求难满足等问题，提出基于遗传算法（GA）的学生宿舍分配优化方法。通过分析学生宿舍分配的目标与约束条件，构建以最大化学生满意度和宿舍资源利用率为目标的优化模型。设计基于遗传算法的求解流程，包括编码解码、适应度函数设计、遗传操作等环节，利用遗传算法的全局搜索能力寻找最优分配方案。通过实际案例分析，验证该方法在提高宿舍分配合理性和学生满意度方面的有效性，为学生宿舍管理提供科学的决策支持。

关键词：学生宿舍分配；遗传算法；优化模型；学生满意度

一、引言

随着高校招生规模的不断扩大，学生宿舍分配问题日益受到关注。合理的宿舍分配不仅能够提高宿舍资源的利用效率，还能提升学生的住宿体验和满意度 。传统的学生宿舍分配方式多采用人工分配或简单的规则分配，存在主观性强、缺乏全局优化等问题，难以充分考虑学生的个性化需求和宿舍资源的实际情况，容易导致宿舍资源浪费、学生满意度低等现象。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和鲁棒性，在组合优化、资源分配等领域得到广泛应用 。将遗传算法应用于学生宿舍分配优化问题，通过模拟自然选择和遗传过程，在大量的分配方案中搜索最优解，能够有效解决传统分配方式的不足，实现学生宿舍的科学合理分配。因此，开展基于遗传算法的学生宿舍分配优化研究具有重要的现实意义。

二、遗传算法原理概述

遗传算法通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异等操作，对问题的解进行搜索和优化 。其主要步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体代表问题的一个潜在解。在学生宿舍分配问题中，个体可编码为一种具体的宿舍分配方案。

1. 适应度评估：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值，适应度值越高表示该个体越优。在宿舍分配中，适应度值可反映分配方案在满足学生需求和资源利用方面的优劣程度。

1. 选择操作：基于个体的适应度值，采用轮盘赌、锦标赛等选择策略，从当前种群中选择适应度较高的个体进入下一代种群，使优秀的分配方案有更大机会被保留。

1. 交叉操作：对选择出的个体进行交叉操作，通过交换个体之间的部分基因，产生新的个体，增加种群的多样性，探索更优的分配方案。

1. 变异操作：以一定的变异概率对个体的基因进行随机改变，防止算法陷入局部最优，进一步扩大搜索范围。

1. 迭代优化：重复适应度评估、选择、交叉和变异操作，不断迭代，直至满足终止条件（如达到最大迭代次数、适应度值收敛等），输出最优个体作为问题的解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [newIndividual] = crossoverOperation(individualI, individualJ, crossoverRate)

[~, n] = size(individualI);

if rand() < crossoverRate

j = round(rand() * (n-1) + 1); % 产生一个1-n间的随机数

k = round(rand() * (n-1) + 1);

s = sort([j k]); % 排序，使j<k

j = s(1);

k = s(2);

individualI(j:k) = individualI(k:-1:j); % j-k间元素倒序

newIndividual = individualI;

else

j = round(rand() * (n-1) + 1); % 产生一个1-n间的随机数

gene = individualI(j); % 从个体i中获取第j个基因位上的基因gene

index = find(individualJ == gene); % 从个体I中找到基因gene所在位置

index = index(1); % 如果gene=1,index为多个,只取第一个

if index < n % 获取基因gene相邻位置

index = index + 1; % 右侧的位置

else

index = index - 1; % 左侧的位置

end

gene = individualJ(index); % 与之前基因gene相邻的基因（注意此时的gene已被更新）

index = find(individualI == gene); % 在第i个个体（待交叉个体）中找到基因gene所在位置

index = index(1); % 如果gene=1,index为多个,只取第一个

k = index;

s = sort([j k]); % 排序，使j<k

j = s(1);

k = s(2);

individualI(j:k) = individualI(k:-1:j); % j-k间元素倒序

newIndividual = individualI;

end

end

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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