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...     

基于移动多Agent的远程排课问题的研究

排课问题是一个涉及多因素约束的、多目标的、结构复杂的典型组合规划问题,针对分布式环境下的排课特点,采用移动多Agent理论提出远程排课系统的设计思路与关键技术,重点分析排课系统MMACTS的模型结构和多Agent对象的协商交互关系。     

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。     

职校教师如何推进本校的改革创新之应用模拟退火算法编制排课系统

为了适合我职校的繁杂的排课要求而研发出了具有本校特色的排课系统。本系统应用了模拟退火算法,加快了程序的运行速度。而且应用此排课系统,大量减少了传统手工排课的复杂程度,节约了办公时间,提高了办公效率,将办公室排课人员从复杂的排课要求中解脱出来,为我职校课程革新发展提供了更好的改进空间和更强有力的保证。     

基于遗传算法的时间表问题研究

时间表问题是一类特殊的调度问题,排课问题是它的一个实例。排课问题是一个多因素的优化决策问题,遗传算法被广泛应用于解决多目标优化问题。本文根据排课问题的特点,给出了排课问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法的解决方法。     

为院校编制课程表的人工智能方法

编制课程表是一个问题求解过程,而该问题是一个约束满足问题。本文由人工排课过程中提取的两个概念(排课准则及课程结构)推导出排课知识中的规则及约束集。人工排课步骤中所使用的各种经验方法,可以用人工智能中的分级规划及回溯等试探性控制策略予以阐明。所以,人工排课过程可以用一个产生式系统给以完整的描述,并在微型计算机上用一个人工智能应用软件实现这个系统。     

高校本科生和研究生统一排课模式的探索与实践

高校排课工作是教学管理工作中一个基本而又非常重要的环节，排课效果直接影响学校整体教学秩序和教学质量。通过探索一条本科生和研究生统一排课的新模式，有效缓解了高校普遍存在的教学资源紧张、多部门协调排课困难、排课效率低等问题。     

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。     

基于遗传算法解决排课问题的探索

通过分析排课问题的约束条件,提出了一种基于遗传算法的排课方法。算法考虑了高校排课过程中存在诸多资源约束因素,算法改善了排课的收敛性和效率。     

浅谈蚁群算法在排课问题中的应用研究

排课问题应该是教务处普遍关心的问题,如何解决排课中课程冲突问题是关键,工作的效率能否得到提高,系统运行通畅是保障教学调度的前提,当前排课系统不断在创新改进,那么蚁群算法是一种新型算法,该文是从蚁群算法、排课相关问题进行了阐述,并针对在排课过程中存在的弊端,提出了新改进的蚁群算法,并对其性能进行了分别比较和分析,在运用新的算法后大大的提高了工作效率,减少了在运行过程中的冲突情况。     

高等院校艺术专业选课排课系统流程的探讨

排课选课系统在各高等院校艺术专业学分制实施过程中实现了现代化管理手段的优化,但排课选课的实施还是存在一些不足和问题。本文旨在探寻排课选课在艺术专业教学管理中出现的问题,及尝试寻找相关的解决途径。     

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。     

基于提高学生学习效率的排课模型

排课问题是指在有限的时间段和教室数量内调度课程的多因素受限问题,关系着高校的整体教学质量和教学资源的利用。针对现有排课系统忽略学生学习规律的缺陷,本文提出了基于提高学生学习效率的排课模型。根据学生学习规律,结合考虑课程的重要程度、重要课程分配的时间间隔、课程的相似度,课程的难易度等因素,我们增加提高学生学习效率的约束条件,建立了新的排课数学模型。     

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。     

排课系统中混合算法的应用研究

排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法.     

遗传算法在排课系统中的应用

排课是学校教务部门组织教学的重要工作。本文以某高校的实际数据为例,在排课过程中采用遗传算法来代替人工排课,能科学、合理、快捷的完成排课,最大程度上使教师满意,学生也满意。     

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.     

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.     

基于组件的网上课表编排查询系统

高校排课自动化是教务管理中一个还没有很好解决的问题.采用一种新型排课算法,借鉴资源管理的思想通过矩阵运算实现了排课过程自动化;提出了一种基于组件的系统构架,较好地适应了不同学校的需求.