我需要使用遗传算法设计时间表问题。该问题的参数是： 教师：8 主题：16 教室：4 天数：5 插槽：5
染色体结构应该是什么？
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完全披露，这个答案引用了我自己的npm包。我会尽量使我的答案尽可能通用。
如果我们使用geneticalgorithm之类的东西来解决问题，则需要实现以下内容：
您的问题确实涵盖了所有4个功能。让我们想象一下，你的染色体功能只是普通的旧JSON，并通过每个函数进行讨论。
健身功能可以处理JSON吗？当然，你可以做到这一点。如果JSON不是有效的计划，则可以为其指定零适应度。如果你能以某种方式评价一个无效的时间表比另一个更好，那就更好了。
你可以为你编写JSON变异函数吗？是。切换2名教师，或天或教室。它不必创建有效的孩子（但这可能是一个加号）
无论格式如何，这都可能很棘手。完成变异功能后，可以看到你的算法真正演变出更好的答案，然后进行交叉。交叉可以意味着从一个父母那里得到答案，从另一个家长那里得到答案的一部分。考虑到这一点，您可以使用一个教师和另一个教室。 Crossover不必涵盖所有可能的数据编码，因为它非常有用。分阶段实施并独立于遗传算法进行测试。
您可以测量两个JSON配置是相似还是不同？这应该是相当直接的。检查JSON中的每个节点以确定它是否相等将是合理的第一个实现。
我相信你的染色体结构几乎可以是任何东西，只要你能想象如何实现上述功能。我提出了JSON，因为它不是一个结构，而是一种存储几乎任何结构的方法，只是为了证明这一点。
遗传算法的核心取决于上述功能的实现，并且与染色体无关。只有你的函数实现必须使用染色体。
干杯！