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。     

图论在高校排课问题中的应用研究

在深入分析普通高校排课特点和难点的基础上,设计了一种基于图论的排课方法.文章首先根据教学要求构造出排课模型图,然后用图论的边着色理论对课时进行分配.针对教室不够用的情况,根据图论中的相关定理,对排课模型进行了初步优化.之后根据图论的完美对集理论,并结合教学效果对排课模型图中的一些边赋了权值,然后选出权值最大的加权图作为最优的排课方案.通过对高校的实际排课数据进行测试,表明该模型可行且能够有效地提高排课效率.     

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。     

基于Lingo软件的高校排课问题研究

为有效解决高校教学资源紧张,极大满足师生个性化的排课需求,对高校排课问题建立了0-1整数线性规划模型,采用Lingo软件对中等规模问题进行了求解,提出了分步求解大规模排课问题的策略,对随机产生的排课问题模拟数据进行了求解.     

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.     

基于演化算法的高校课程排课系统的研究与实现

提出了基于演化算法高校课程排课系统的方法,以课程为排课核心,以授课计划为排课依据,利用演化算法建立起有效地数据模型．通过实验验证,该算法能够结合高校实际情况,自动地找到了解决排课问题的模型,具有一定的通用性．     

高校自动排课的程序实现

排课是高校教学管理中最重要、最繁重的工作之一.对于高校纷繁复杂的课程和专业，一直没有很好的解决方法.本文借鉴相关排课理论，在分析一些排课软件的基础上，提出一种基于禁忌搜索算法的排课程序实现.该程序主要是解决教师、班级在上课时间、地点上的冲突问题，同时兼顾提高各种教学资源的利用效率.     

成人教务管理系统中的排课算法设计

出了一种应用于高等院校的自动排课算法,该算法针对高等院校排课要求的高易用性、高收敛性等特点。通过实际地应用在排课系统上表明,该算法在解决复杂的高校排课问题时有较好的效果。     

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。     

银行家算法在高校排课系统中的应用

银行家算法是操作系统中用来避免死锁的一种典型的算法。本文主要论述了银行家算法的思想,利用该算法在高校排课系统中针对选修课程教室安排中的应用,并设计了一种排课的方案,从而使每个教室都能得到充分合理的安排,突出了银行家算法相对其他算法在高校排课系统中的优势。     

基于链路自适应的机会协作系统性能分析

为了提高协作通信质量,提出基于自适应解码前向的机会中继协作方案,并通过建立一个统计概率模型来分析该方案下的系统性能.推导出瑞利衰落信道下的系统概率密度函数,以及基于自适应调制下的系统频谱效率、中断率和平均误码率的闭式解.蒙特卡洛仿真实验结果表明:自适应解码前向机会协作系统的性能要优于放大前向机会协作系统,其频谱效率高于放大前向机会协作系统30%左右.     

第三代移动通信中的自适应调制和编码方法

在无线信道的多媒体传输中,采用自适应调制技术可以提高传输效率和网络吞吐量,而结合编码码率的自适应调整,能够更大程度地降低系统的中断概率;介绍了改进的自适应功率分配的算法,并在此基础上给出了自适应确定调制级数M和码率R的界限,以用于3G系统的自适应调制和编码,仿真结果表明,应用该自适应调制和编码技术,可降低系统的中断概率达2到3个数量级。     

A channel- and QoS-adaptive turbo coded modulation architecture for mobile multimedia communication

This paper proposed a cross-layer dual adaptive coded modulation architecture using turbo codes for mobile multimedia communication, which simultaneously adapted to both the varying channel characteristics and the quality of service (QoS) of various mobile multimedia services to increase the average system throughput substantially. A pragmatic channel-adaptive turbo coded modulation scheme, which comes within 2.5dB of the Shannon limit, was optimally designed, and then a QoS-adaptive scheme was superimposed to build the dual adaptive architecture. Simulation results show that the novel dual adaption reduces the difference with the fading channel capacity to 2dB when assuming different services occur in equal probability and the service duration follows the exponential distribution.     

基于分层的自适应遗传算法在UTP中的应用研究

UTP问题是一个NP问题,要求在一定时间空间内满足五要素的软、硬约束条件。本文讨论大学课程表的一种多方法结合的解决方法,这种方法是自适应算法、遗传算法以及分层思想的结合应用。     

一类高阶次随机非线性系统的状态反馈镇定

研究一类高阶随机非线性系统状态反馈镇定问题.结合反推技术和加权积分技术,通过适当地选取Lyapunov函数和设计参数,给出了一个自适应状态反馈控制器的设计过程.所设计的控制器保证了闭环系统是依概率全局稳定的.     

一种新的基于自适应用户协作的数据融合方案

频谱感知是认知无线电网络中的关键环节,针对次用户独立检测效果欠佳的实际问题,提出一种基于自适应用户协作的数据融合方案,通过利用认知无线网络中次用户间的自适应协作,实现相应的数据融合以改善对主用户的检测性能。在瑞利衰落环境下,理论推导了所提自适应协作数据融合方案的检测概率和检测时间。根据推导得到的性能解析表达式,对非协作方案和所提出的协作融合方案,进行了相应的数值实验和性能比较。结果表明:与非协作方案相比,自适应协作融合方案显著提高了系统检测概率,同时检测时间也明显减少。     

一种改进的自适应并行干扰抵消算法

分析了LMS算法用于部分并行干扰抵消器(PIC)的不足，提出了一种采用变步长LMS自适应算法的改进方案。该方案利用变步长自适应算法收敛速度快且具有较小稳态误差的特点，使计算出来的部分干扰抵消系数更可靠。实验结果表明，本文提出的改进方案，在误码率性能方面优于传统PIC方法。     

马氏参数非精确可测得情况下的线性跳跃系统鲁棒自适应控制

讨论了一类不确定混合线性系统在其Markov跳跃参数所处模态非精确可测得情况下的鲁棒自适应控制问题.基于混合系统模式下的LaSalle稳定性定理,对系统不确定部分的未知范数上界给出了一种参数自适应估计方法并设计了相应的鲁棒自适应控制律,实现了不确定混合线性系统以概率1渐近稳定.设计了仅依赖于跳跃参数的非精确测量值的鲁棒控制律.仿真结果验证了该方案的有效性.     

参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制

论文研究了一类带参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制问题 .利用Backstepping设计方法 ,通过构造 4次型的随机控制Lyapunov函数 ,给出了有效的自适应控制方案 ,使得闭环系统达到在概率意义下的全局渐近稳定     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.