蚁群算法求解独立学院自动排课问题研究

描述设计独立学院自动排课系统时应该考虑的各种约束条件，结合独立学院的实际情况，设计出基于蚁群算法的排课算法。该算法编码简单，易于实现，能够满足排课的各种约束，具有一定的实用性。     

蚁群算法在解决排课问题中的应用

简述了蚁群算法的生物模型和排课问题的实质,将排课问题转化为二分图匹配问题进行解决,对蚁群算法中的信息素策略和路径转移策略进行了探讨研究,并给出了规避和解决冲突的方法.     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

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。     

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。     

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。     

智能排课算法综述

介绍了排课问题,分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点,并对智能排课算法的未来发展做了展望。     

智能排课算法综述

首先介绍了排课问题, 分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点, 并对智能排课算法的未来发展做了展望.     

几种智能算法在排课问题中的比较

排课问题是个NP完全问题,没有最优解,只有满意解。将智能算法应用于排课问题的求解取得了有效的研究成果。主要对遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法求解排课问题做了比较分析,阐述了各算法的基本原理及算法特点,分析了各个算法用在排课问题上的优缺点。     

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。     

一种面向教学的排课冲突检测算法

排课算法可在大规模空间上对排课元素实施自动编排.然而,目前未见报道有关针对已排好的课表实施正确性检测的通用全自动方法.为此,给出课表所需满足约束条件的形式化描述;在此基础上,分别给出3个子算法以检测3种约束条件;顺序调用这些子算法,即可得到一种面向教学实践的排课冲突检测算法.检测实验证实了新方法的有效性.     

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...     

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。     

排课问题的实现策略与模型

对排课问题进行了科学描述,约束条件按优先级进行分类,结合人类自然思维习惯,给出结合优先级和回溯算法的"自然排课"模型,简化了排课问题,增强了排课系统的通用性.     

教学管理系统中排课算法约束条件及其实现

教学管理系统是高校实现信息化管理的必要手段,排课管理系统是教学管理的核心。提出了排课算法中三个级别的约束条件,确定了排课系统的主体和优劣方案的取舍过程．考虑到约束条件的模糊性,提出采用一级约束自动化和二、三级约束辅助计算的解决方法,实现了人机协作交互辅助的教学管理系统,并具有灵活适应校情和方便操作的特点．     

关于教务管理系统混合排课算法的分析

本文阐述了当前高校教务管理系统排课算法的现状以及存在的不足,通过对排课问题的分析,构建了混合排课算法的时序图,并对混合排课算法各阶段各算法的功能做了分析和说明。     

基于改进蚁群算法的电力线路检修的多目标优化

通过对辽宁省电力有限公司的线路检修问题的综合分析,考虑各种约束条件,提出了一种多目标优化数学模型.在优化的过程中采用了改进的蚁群算法,并结合了图论中的图着色问题.改进蚁群算法的核心是自适应动态调整路径上的信息素,信息素增量由小变大,增强局部搜索能力,再由大变小,增强全局搜索能力,循环变化,从而利于算法能够跳离局部最优解.改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度.仿真实验结果表明,新算法的优化质量优于基本的蚁群算法.     

实验室智能排课的研究

针对目前实验室排课的具体情况,提出实现实验室排课的智能化的理论方法.通过分析实验室排课的资源集和约束条件,推导出实验室排课需求集(RCRL),从而提出了一种实验室智能排课的求解算法-AICRL.     

离散粒子群算法在高校智能排课系统中的应用研究

教务排课问题庞大、复杂,是高校进行正常教学过程中的一个重要环节,直接影响到教学资源及教学质量。排课问题要满足各种约束条件,比如教师资源、教室资源、课程、班级、上课时间等。在这些约束下,寻求一种优化组合,生成相对比较科学、合理、能充分利用现有资源并尽可能让教师和学生满意的课程安排表,将教学有秩序高效地进行。针对这种组合问题,本文提出了一种改进的离散群算法。     

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.