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。     

探讨如何用蚁群算法解决排课问题

本文介绍了基本蚁群算法的思想及原理,结合排课问题的自身特点提出一种适于排课问题的改进的蚁群算法。在此,将解决排课问题转化为寻求二部图的最大匹配问题。而如何满足排课问题中的多种约束条件是排课问题的关键,文中通过二部图的构造,二部图权值的修正和赋予蚂蚁记忆能力来满足各类约束条件。     

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.     

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。     

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.     

基于蚁群算法的机房信息管理系统设计

针对当前机房管理中智能化程度较低的问题,结合当前的信息化技术,提出一种基于B/+SQL server的机房管理系统。其中,以B/S作为框架,将系统分为三层架构,并给出系统的功能组成;然后重点对系统登录模块、课表查询和机房排课模块进行设计。特别是其中的机房排课模块,在对机房排课数学描述的基础上,构建改进蚁群算法来解决传统排课中存在的课程不集中和收敛过早的问题。最后给出部分实现的界面,验证上述开发方案的正确性。     

高校排课系统的设计与实践

文章分析了高校排课问题及造成排课困难的各种因素。提出了一种结合贪心算法和回溯算法的混合型排课算法,从理论上阐述算法的可行性,在实践上,改算法在解决复杂的高校排课问题时有较好的效果。     

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。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。     

基于免疫的蚁群优化算法

蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法.     

基于粒子群和蚁群算法的船舶机舱规划方法

基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性.     

基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法

属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。     

两种智能优化算法及其应用

遗传算法和蚁群算法是两种新型的寻优策略,遗传算法用于函数优化问题,蚁群算法用于求解非线形规划问题.建立通过相应的优化模型,并得出了实现的步骤,结果表明遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强、适用于并行处理的特点.蚁群算法具有正反馈性、较强的鲁棒性、并行性以及易与其他方法结合的特性.     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

最短路的蚁群算法收敛性分析

蚁群算法最初出发点是模拟蚂蚁觅食,蚂蚁可以利用局部信息素的变化找到从蚁穴到食物的最短路。对求解最短路问题的蚁群算法的收敛性进行了探索性分析,定理给出了寻找最短路的蚁群算法收敛的充分条件,并通过一个数值例子验证了该结果。     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...