基于遗传算法的自动排课系统的建模研究

随着高校改革的不断深入,教学资源的不断扩大,排课作为高校教务管理工作中最重要也最复杂的部分之一,使得高校教务管理工作日益繁琐、复杂。由于排课问题是一个NP完全优化问题,本文采用了遗传算法来搜索近似最优解,有效解决了遗传算法在排课过程中的冲突问题。     

高校排课问题与算法分析

高校教务管理工作中,课程安排是一项重要而又复杂的基本工作。排课问题是典型的多重约束和组合优化的问题,通过最优的排列组合合理分配教学资源。本文通过对排课问题基本要素及相互约束条件的分析,结合自身实践描述了课表的编排原则,同时对模拟退火算法、图论法、遗传算法、蚁群算法等主要排课算法的原理和特点进行了阐述。     

遗传算法在试题组卷中的研究

遗传算法的应用优势在于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题,可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计等领域,是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。本文运用遗传算法的全局寻优对考试中自动化组卷进行研究,得到了一个适合考方要求的试题模型的好的算法。     

基于遗传算法的高校智能排课系统

随着高校招生规模的不断扩大,教务管理中的排课问题也变得越来越复杂。根据目前高校排课系统中存在的问题,本文给出了排课问题的数学模型,提出了基于遗传算法的解决方案,能够比较有效地解决了排课系统中的资源冲突、课程优化问题。实验证明遗传算法能够简化程序的复杂度和生成最佳课表时间,并且易于学习和应用,能够在理想的时间内找到最优解。     

基于遗传算法的高校排课系统设计

排课问题是一个多因素的优化决策,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题。根据高校课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,提供了利用遗传算法解决排课问题的方法,大大减轻了人的工作量,满意度达到85%-90%。     

遗传算法在大学排课问题中的应用

针对排课问题,基于遗传算法的特点分析了解决排课问题的可能性,介绍了排课原则,以及遗传算法在排课问题上的应用性研究,利用遗传算法进行编码,交叉、变异,以及进行冲突检测,用遗传算法解决这一复杂的NP问题.     

遗传-蚁群混合算法解决高校排课问题的研究

排课是高校教务部门的常务性工作,随着高校的发展,排课任务变得越发艰巨。因此,研究一套高效的自动排课系统,极具现实意义。文章首先建立排课数学模型,通过将遗传算法与蚁群算法融合,依靠遗传算法生成信息索分布,利用蚁群算法求精确解,优势互补,获得了良好的优化性能与时间性能。     

线性规划理论在高校课表编排中的应用

针对高校学生数量猛增、数据规模增大、约束条件增多、排课复杂等问题,本文以某高校课程编排为例,在课表编排中建立一个带约束的多目标数学模型,并对其进行最优化求解。利用运筹学优化仿真软件Xpress-MP验证,结果表明:建立数学模型的优化方法在解决高校课表编排优化问题中具有全局寻优能力,运行速度较快,使资源得到合理有效利用。     

排课系统中遗传算法的应用研究

高校的教务管理中,排课表工作非常复杂。针对这种情况,本文系统地讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件、求解目标和难点,给出了排课问题的数学模型,提出了组合优化的概念,改进了遗传算法的一般结构,形成了一套多目标协同优化的排课算法。结果表明,该改进算法能较有效地解决排课问题,易于学习和应用。     

基于遗传算法的公共基础课排课系统研究

随着高职院校的校园信息化发展,教务管理中传统的手工排课逐渐被智能排课取代。本文利用遗传算法针对学院公共基础课程排课问题进行了研究,结合学院自身特点,如男女人数比例差距悬殊、各种资源不足因素,提出适合学院特色的公共基础课排课系统。     

高校排课决策支持系统设计

在有限资源条件下,高校自动排课是一个多约束、多目标优化问题。论文根据排课流程,建立相关数据库和数学模型,给出DSS的设计结构,构建了实用的排课决策系统。经验证,该系统不仅可以提高排课效率,还有一定的自适应性。     

试用遗传算法解决排课问题

排课问题是教学管理是一个重要问题,它也是一个多因素的优化决策问题,遗传算法被广泛应用于这类问题,本文试根据排课问题的特点,给出了排课问题的数学模型,并提出了遗传算法解决此问题的方案.     

基于离散粒子群算法的多约束多目标优化

利用粒子群算法(PSO)提出了一个新的粒子编码方法,并将其用于高校排课问题。通过对某高校的排课数据进行测试,结果表明,本文所提出的改进PSO算法对于解决高校排课问题的优化是有效的,对其它多目标问题地求解也有借鉴意义。     

几种自动排课算法的比较

排课问题是涉及班级、教师、教室等因素的决策优化问题,也是组合规划中的典型问题.在自动排课系统中,处理排课问题所用的算法处于核心地位,由于排课问题本身的复杂性,寻找这样一个有效算法还是有相当的难度.文章给出了高校排课中需要遵循的条件、因素,并且分析了几种当前比较常用的排课算法,对排课性能做了对比.为今后的各种排课需求提供指导.     

基于贪心遗传算法的专业期刊选订模型研究

高校图书馆如何科学地选订期刊是一个复杂的非线性多目标优化问题,在分析期刊选订影响因子的基础上,建立期刊选订模型,探讨利用遗传算法与贪心算法相结合的方法对该问题求解。     

带精英策略的改进NSGA及其在配网无功优化应用的研究

电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,优化过程十分复杂。带精英策略的快速非支配遗传算法是一种求解多目标优化的优良算法之一。但该算法缺乏明确的约束处理机制。本文在处理约束方法上将约束优化问题转换为多目标问题,将个体支配关系的准则改变为根据不可行解违反约束条件的程度判断哪个更优,保证了种群的多样性和分布陛     

基于遗传算法和禁忌搜索算法的排课系统研究

排课是高校教务管理工作中的重要业务之一。由于排课问题考虑的因素和约束条件很多,加上不同的学校情况不同,因此很难形成一个固定的排课模式。分析了排课问题的实质及解决方案,主要采用遗传算法和禁忌搜索算法解决排课问题,通过对比和计算分析,取得了良好的效果。     

高校自动排课系统的设计

快速、合理、优化的自动排课系统设计是高校教务管理的难点。对高校自动排课系统进行了分析,提出了排课问题的约束条件,给出了系统功能设计和数据库设计。自动排课系统实现智能化、人性化的排课过程,科学地编制课程表,合理进行课程搭配,充分利用教学资源,对学校教务管理工作的完善有重要作用。     

遗传算法研究概述

遗传算法是一种在群体的逐代遗传中,搜索出全局最优解的搜索优化算法.近年来由于遗传算法在解决复杂优化问题中显现出巨大优势,因此受到国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的简单原理、设计方法,并概述了它的技术和应用领域.     

基于分布估计算法的高校排课问题的研究

排课问题是一个NP完全问题,没有绝对的最优方案。本文首先对课表进行编码,然后设计了合适的适应度函数,利用概率模型逐步进化。采用分布估计算法实现高校排课,将排课过程变成一个组合优化过程,从而取得最佳方案。