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本质上，我不知道如何实现禁忌搜索以创建 Python 程序来创建时间表。你会如何解决这个问题？

如果唯一的标准是每天的课程尽可能平衡（例如，没有一天有超过两门数学课），那么这在 Python 中会是什么样子（代码方面和伪代码方面）。

谢谢！

我想微调禁忌搜索的参数，例如谷歌或工具中的禁忌列表，有人可以建议吗？

我是这个算法的新手，我想在 python 中实现禁忌搜索。我的问题是：我有 49 个点，每个点都有属性wells_ID = [0,1,2,...,48]。我有一个目标函数，它依赖于这组点，就像 TSP 问题一样。作为输入数据我输入列表大小。我正在从这个列表大小中寻找最佳组合，以最大化我的目标函数。我被困在这一点上。在我创建了初始人口之后，P0 = [0,1,3,4,5,6]我想n围绕邻域P0的结构创建邻域是删除 2 个第一个项目P0并替换为 2 个另一个数字，例如P1 = [22,9,3,4,5,6]和P2 = [9,45,3,4,5,6]。注意 vectorP1并且P2 不应该有重复的 members 。如何创建邻域向量？

我有 49 分，我想n从 49 分中找到最佳组合以最大化我的目标函数。我的目标函数是线性的Zc =max(f1 - ωf2)。例如，我想找到目标函数用这 10 个点最大化的最佳 10 个点。f1是纳什-萨特克利夫模型效率，它是通过使用 的插值点all_points和选定点计算得出的 candidate_1。ω是获得值的加权系数，0.3 并且f2是所选点与总点的比率（10/49）。所以我的目标函数的范围为 [-∞,1] 并且目标函数越接近1答案越优化。所以我假设K是内插值candidate_1和j内插值all_point和L是 的平均值j。我使用这个框架来计算f1和目标函数。

f1 方程

所以你可以看到candidate_1我的目标函数是0.59如你所知，有很多选项可以从 49 个中选择 10 个。我必须创建另一个候选者，并且我必须继续这样做，直到目标函数达到其最大值并且不改变在那之后很久。我需要一个代码结构来让聪明的候选人改进我的目标函数