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摘要：本发明公开了一种基于First‑Fit算法和遗传算法的智慧分房方法，包括如下步骤：根据单位被选中概率随机从待分配的单位中选取第i家单位；从待分配的房源信息中调取满足第i家单位用房需求的可行的房源信息；随机生成第i家单位和可行的房源信息之间的n种分房方案作为初始种群，采用First‑Fit方法和改进的遗传方法对初始种群进行优化得到最优的可行分房方案；检验最优的可行分房方案是否满足分房硬性指标，若否则迭代步骤1至4，若是则判定最优的可行分房方案检验通过；对检验通过的最优的可行分房方案进行评估得到软性指标评估分值。

主权项：1.一种基于First-Fit算法和遗传算法的智慧分房方法，其特征在于，包括：步骤1：根据单位被选中概率随机从待分配的单位中选取第i家单位；步骤2：从待分配的房源信息中调取满足第i家单位用房需求的可行的房源信息；步骤3：随机生成第i家单位和可行的房源信息之间的n种分房方案作为初始种群，采用First-Fit方法和改进的遗传方法对初始种群进行优化得到最优的可行分房方案；步骤4：检验最优的可行分房方案是否满足分房硬性指标，若否则迭代步骤1至4，若是则判定最优的可行分房方案检验通过；步骤5：对检验通过的最优的可行分房方案进行评估得到软性指标评估分值；所述步骤3，具体包括：步骤31：随机生成第i家单位和可行的房源信息之间的n种分房方案，初始化种群，将n种分房方案设置为初始种群σ＝{σ1,σ2…σn}，其中，σ1为第1个染色体，σ2为第2个染色体，σn为第n个染色体；步骤32：通过First-Fit方法对初始种群进行筛选得到满足分房要求的染色体，判断满足分房要求的染色体数量是否小于n，若是则迭代步骤31和32，若否则将初始种群作为可行的初始种群；步骤33：将可行的初始种群代入如下适应度函数计算得到可行初始种群的适应度值： 其中，EvaluateFitness为染色体的适应度值，Abs·为绝对值函数，Aimarea为理想分房方案的房间面积，Actarea为可行初始种群中染色体对应的房间面积，Rarea为房间面积的特征权重，Aimdir为理想分房方案的房间朝向，Actdir为可行初始种群中染色体对应的房间朝向，Rdir为房间朝向的特征权重，Actfloor为可行初始种群中染色体对应的楼层数量，Rfloor为楼层数量的特征权重，Aimsrooms为理想分房方案的供单人使用的房间数量，Actsrooms为可行初始种群中染色体对应的供单人使用的房间数量，Rsrooms为供单人使用房间的特征权重；步骤34：基于可行初始种群的适应度值对可行初始种群进行选择得到亲代种群；步骤35：对亲代种群采用交叉方法和变异方法进行处理得到子代种群；步骤36：将子代种群代入适应度函数计算得到子代种群中各个染色体的适应度值，判断子代种群中最大的染色体适应度值是否小于终止阈值，若是则采用子代种群更新可行的初始种群并迭代步骤33至36，若否则将子代种群中最大适应度的染色体作为最优的可行分房方案，或者对当前迭代次数加1，判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若否则采用子代种群更新可行的初始种群并迭代步骤33至36，若是则将子代种群代入适应度函数计算得到子代种群中各个染色体的适应度值，将子代种群中最大适应度的染色体作为最优的可行分房方案。

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