匹配在管理科学中的应用

图论中的匹配有着广泛的应用,这里就匹配在“排课表问题”、稳定匹配在“婚配问题”和“大学招生问题”以及完美匹配在“人员分配问题”给出了数学模型和相关算法。     

用自适应的遗传算法求解大学课表安排问题

课程表问题又称时间表问题 (timetable problem) ,是一个多因素的优化决策问题 ,也是组合规划中的典型问题 .本文研究的是大学课表安排问题 ,根据大学课表安排的特点并以优化时间和空间两种资源为目标 ,将课程分为 P、Q两类 .采用鲁棒性比较好的遗传算法 ,并对两类课分别给出其染色体编码和适应度函数 ,并采用了自适应的杂交和变异概率 ,最后通过实验验证该方法可产生适合需求的课表     

利用遗传算法求解大学课表问题

课表问题是一个多因素的优化决策问题,在分析大学课表问题的基础上,设计了一种全新的、基于三维数组的二进制编码方式及几个优化目标评价函数,用遗传算法求解,并通过实验证明这种方法大大提高了遗传算法的效率。     

最大独立集在高校排课表系统中的应用

在分析排课系统特征的基础上,利用图论中最大独立集的理论,对排课资源进行合理抽象并建模,实现自动排课的功能要求,并进行算例分析.算例分析表明,该方法解决排课表问题相当实用,而且效率较高.该方法具有效性和可靠性.     

改进遗传算法求解新高考背景下的排课问题

我国提出新高考改革政策后,越来越多地区和高中开始采用走班制教学模式.相对于传统的行政班教学模式,走班制教学模式使排课问题的约束条件进一步增多,学校教育资源匮乏的现象进一步凸显.传统的排课算法不适于求解走班制教学模式下的排课问题,而纯粹的手动编排课表不仅费时费力,排出的课表还可能存在大量冲突,难以保证课表的可行性和合理性.根据走班制教学模式的特点,设计了一种获取优质可行解的方法:首先针对走班课程提出了一种自动生成教学班组合的方法;然后运用改进的遗传算法高效合理地求解排课问题.实验结果表明,该算法可获得优质的课表安排,并且已经加入到实际应用中.     

时间表问题中的定额匹配算法

大学排课表是一个多因素优化决策问题。该文提出的最大定额匹配算法,给出了一大类课程的课表编排模型,定额匹配算法是图论中二分图最大匹配算法的推广（匹配常数Ｋ≥１）。清华大学的计算机自动排课表系统ＵＴＰＳ（ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｔｉｍｅｔａｂｌｅｐｌａｎｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ）已使用１０年,该算法在计算机自动编排课表的过程中起到了重要作用。     

多约束的不确定性问题求解研究

运用映射技术、模型匹配法，为多约束的不确定性问题快速寻找可行解的方法，该方法用于高校计算机课表编排，研制了实用的ＧＸＳＤ９２６１排课系统。     

一个课表辅助编排和管理系统的设计与实现

介绍了一个制式学期表辅助编排和管理系统的设计和实现方法，重点讨论了课表表示，课表存贮、课表显示、课表管理等技术问题。     

基于矩阵搜索求解排课表问题的算法

讨论了排课表问题的一种矩阵解法,提出了一种基于矩阵行搜索变换求解该问题的新方法,并给出了软件实现的详细步骤.不仅给出了算法的理论基础,还给出了程序实现时的一些技巧,算法的时间复杂度为O(n2e),具有较高的效率和实用性.     

基于人工智能原理的大学课表编排模型

针对涉及因素多、结构复杂的大学课表编排问题,文章采用人工智能及专家系统的知识,成功地构造出大学课表编排的数学模型及有关编排算法。对排课的死锁问题进行了有效的处理,并用Ｆｏｘｐｒｏ实现了课表的自动编排,运行效果良好。     

基于矩阵行搜索求解排课表问题的算法

讨论了排课表问题的一种矩阵解法,提出了一种基于矩阵行搜索变换求解该问题的新方法,并给出了软件实现的详细步骤.不仅给出了算法的理论基础,还给出了程序实现时的一些技巧,算法的时间复杂度为O（n2e）,具有较高的效率和实用性.     

自动编排课表的冲突消解方法

本文提出了一个自动编排课表的方法，称为冲突消解法。使用这一方法进行以系科为单位的编排课表试验，可以取得较满意的结果。     

遗传算法在自动排课中的应用研究

本文研究了科学编排课表所涉及的各种因素、问题，总结出课表编排中所出现的各种时间、空间、人员资源的冲突。讨论了排课问题中的影响因素、主要条件和求解突破。分析了遗传算法的特点及基本原理及如何采用遗传算法进行课表编排。     

排矸场的环境问题及治理措施

分析了排矸场可能产生的环境问题,介绍了排矸场矸石的处置方式,提出了矸石堆放场的施工要求。     

关于课表编排的模糊性——排课软件研制中的一个关键问题

课表编排做为一个典型的组合规划问题,其解的存在已由EUEN等人在1975年给出了证明。近十年来,在利用计算机进行实际课表编排的实践中积累了许多宝贵的经验,但是由于某些含有主观因素的约束条件难以表述,课表编排的组合规划解与实用课表尚有差距。本文指出,实际课表编排的约束条件是模糊的,为了克服经典组合规划的困难,本文对建立模糊组合规划模型的必要性进行了初步的探讨。     

浅析以人为本的高校课表编排

高校课表编排是教学管理的重要环节,如何变管理理念为服务理念,在满足课表编排的基本要求之上,编排出以人为本的课程表,从而激发教师和学生的主动性、积极性,本文试从学生、教师、课表编排者三方面进行讨论。     

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法，利用遗传算法建立数据模型，定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数，教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数，通过切片算子，生成指数要求的基因型个体，用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算，再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案，最后对优化的染色体按指定方向切片，生成教师课表，学生课表和教室课表，对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室，教师，班级冲突，在PⅢ866PC机上运行，耗时为2323．573s，该算法可以推广到车辆调度，会议安排、超大规模电路板设计等应用领域。     

用遗传算法求解课程表问题

课程表问题是NP完全类问题.近些年来人们尝试着用进化算法求此问题.本文根据大学编排课表的特点设计了一种全新的编码和适应值函数,并应用遗传算法求解.试验说明了该方法的可行性和有效性.     

用遗传算法求解课程表问题

课程表问题是NP完全类问题.近些年来人们尝试着用进化算法求此问题.本文根据大学编排课表的特点设计了一种全新的编码和适应值函数,并应用遗传算法求解.试验说明了该方法的可行性和有效性.     

课程表问题的时间规划求解法

为了处理课程表问题这个NP完全类问题,根据大学编排课表的特点设计了一种全新的使用R_时刻表的设计方法。这是以文献[1]中的求解D时刻表的方法为基础,通过对近年来人们多采用遗传算法的比较,加以改进。利用R_时刻表算法对实际中的课程表问题进行安排,试验说明了该方法具有一定的可行性和有效性。