基于遗传算法的高校排课数学模型

排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。针对高校排课过程中存在诸多约束因素的问题,提出将遗传算法与约束条件算法相结合的排课算法,由约束条件算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

基于遗传算法的排课系统研究

排课问题是一个多约束、多目标的组合优化问题,本文基于本校教学管理过程的实际情况,利用遗传算法对排课问题建立数学模型,设计了适应度函数,通过选择、交叉和变异等过程,进化得到最优解。实验结果表明本算法能够有效的解决本校的教务智能排课问题。     

遗传算法在多校区排课系统中的应用

排课是多因素决策问题,文本分析了造成多校区高校排课难的各种因素,对排课问题中的约束条件进行分析,研究了如何应用遗传算法来解决多校区排课问题,给出了一个基于该算法的排课模型。     

排课算法问题求解探讨

排课问题是一个在组合基础上有限制且多目标的优化问题,并已被证明为一个和网络处理器有关的NP难问题。遗传算法是一种在生物界自然选择和进化机制基础之上发展而来的高度并行、self-adaptive的随机搜索算法,是近似求解网络处理器的难问题的一种有效方法。研究将遗传算法应用于解决排课问题。     

基于规则和遗传算法的实验室排课算法研究

为解决实验室排课这一NP组合优化问题,设计了基于规则和遗传算法的实验室排课算法.首先对用到的数据库和数据结构进行了定义,然后采用遗传算法进行排课,最后引入排课规则解决对实验室按优先级排课的问题.同时,也给出了一种排课冲突的解决方法.实验证明该算法能很好地解决实验室排课问题.     

基于遗传算法的多校区排课系统分析与设计

排课问题是一个多约束、多目标的优化问题。将遗传算法应用于学分制模式下的多校区排课系统．通过对排课因素和约束条件的深入分析,制订了排课问题的优化目标,设计出适合于遗传操作的编码模型,并给出了合理的适应度值的计算方法。通过对初始种群进行选择、交叉、变异等过程不断进化,取得了优化的课表。利用真实的数据进行系统测试,并分析了各...     

高职院校教学管理系统中的排课算法的实现

本文分析了高职院校的排课系统问题,给出了排课问题的数学模型,研究如何利用遗传算法,解决排课系统中的资源冲突,课表的多目标优化问题。实验证明,遗传算法能简化程序的复杂度和生成最佳课表的时间,其收敛速度和寻优能力,能在理想时间内找到最优解。     

遗传算法在排课问题中的运用

遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题.排课问题是一个多因素的优化决策问题,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题.根据大学课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的调整概率进行排课,数值试验证明了方法的有效性和可行性.     

遗传算法在中小学排课系统中的应用

分析了中小学排课的数学模型,根据遗传算法本身特点设计了一种数据结构基因编码及几个涉及到的优化目标评价函数,提出了利用遗传算法解决排课问题的方法,并通过试验验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于遗传算法的优化排课系统

分析了目前高校排课系统存在的问题,研究如何利用遗传算法,解决排课系统中的资源冲突,课表优化问题,实验证明,遗传算法能简化程序的复杂度和生成最佳课表的时间,其收敛速度和寻优能力,能在理想时间内找到最优解。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

分析了遗传算法在排课问题中的应用,针对遗传算法容易早熟收敛的问题,提出了改进的混沌遗传算法,将遗传操作中的交叉和变异操作用混沌交叉和混沌变异取代,充分利用混沌算法优化搜索技术,保证种群多样性,提高算法全局寻优能力。该算法应用于实际排课中,得到的排课方案更好地满足了约束条件,排课效果良好。     

一个基于遗传算法的高校排课系统设计

本文针对高校排课工作,运用遗传算法设计了一个排课系统,介绍了该遗传算法所采用的三维编码方案、自适应的交叉、变异概率以及算法的优化目标函数等。     

遗传算法在排课问题中的应用

在分析造成排课困难的各种因素的基础上,将遗传算法运用到解决排课问题中.并给出了该算法的详细设计（文中采用了二进制编码和矩阵编码相结合的编码方法;给出了带有权值的适应度函数;对染色体中的时间码采用映射同/异或交叉;采用两点变异的变异方法）和排课模型;很好地解决了多约束条件下的排课问题.     

采用三维最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

分析高校排课问题,建立该问题的数学优化模型,并构建模型的基本求解框架.针对高校排课问题的特点,引入遗传算法加以解决,设计多种改进方案,包括三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、最佳个体置换策略、自适应交叉概率和自适应变异概率.仿真结果表明,该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问...     

基于遗传算法的排课系统的设计

随着高校的发展，在教务管理系统中的排课问题也变得越来越复杂，亟需一种科学高效解决排课问题的方法。针对这种情况，文章给出了排课问题的数学模型，提出基于遗传算法解决方案。结果表明，该算法能比较有效的解决排课问题。该方法易于学习和应用，且不必依赖特殊的实现模式。     

免疫遗传算法在排课问题中的应用

将基于疫苗和免疫规划的免疫遗传算法应用于排课问题中,并结合贪心策略,提出一种适于解决多软约束条件的排课方案.方案中,针对软约束条件特征和教务经验提取疫苗,对遗传算法的缺点进行弥补.通过将该算法应用于具体课程编排,证实了该方法优于传统的遗传方法.     

教学管理数学模型的建立与应用

教学管理工作中,排课是一项十分复杂、棘手的工作。如何利用有限的师资力量和有限教学资源,排出一个合理的课程安排结果,对稳定教学秩序、提高教学质量有着积极的意义。排课本质上是时间表问题的一类典型应用,将教学管理工作中遇到的问题与数学建模思想相结合,对排课问题进行合理抽象,建立了排课问题的数学模型。在此基础上,利用遗传算法对所建立的数学模型进行求解,给出染色体编码方案和适应度函数,设计并实现了排课系统,从理论上较好地解决了课程安排过程中的难题,为开发具有实用价值的排课系统提供了理论依据。     

面向排课系统的遗传算法改进研究

为了解决实施学分制对排课所造成的困难,改进了排课系统中使用的遗传算法。基于遗传算法的原理以及在排课系统中的应用,指出了交叉和变异概率选择的盲目性,并提出了遗传算法中染色体编码设计和含动态调整参数的交叉变异概率选择的改进措施。采用仿真实验的方式验证了改进后的遗传算法,结果表明,改进算法减少了无效的染色体和交叉变异操作,提高了收敛速度和全局搜索能力,克服了遗传算法的早熟和局部收敛的问题。     

基于遗传算法的高校排课问题的探究

随着高校招生人数的不断扩大,专业和课程的设置不断增多,教师和教室的短缺,使排课工作也越来越复杂。排课具有影响因素多、约束条件复杂以及存在不可预料的情况发生等特点,传统的手动排课既花费了大量的时间和精力,而且又容易出错。因此,利用遗传算法求解排课问题．其搜索过程带有自组织的智能性和并行性,可以更少地依赖于实际问题的情况,实现课表的优化,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的排课算法

本文把排课问题转化为一个组合优化问题,在此基础上以罚函数的方法建立数学模型,并给出了基于遗传算法的解法,提出“动态罚值权定标方法”和“分块遗传策略”.