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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

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.     

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。     

基于图论的高校排课系统实现

在参照多种排课算法后,对排课资源进行合理抽象并建模,利用图论染色和最优匹配原理来简化算法,并结合数据库技术给出排课问题的数据存储模式,从而提出一套完整而实用的高校排课系统的可行实施方案.     

蚂蚁算法在TSP问题求解的应用

蚂蚁算法是目前解决大规模复杂问题比较有效的算法。同时TSP问题是经典的NP-C问题,已被广泛应用于在VLSI芯片设计、网络路由和车辆选路等领域,对TSP问题的求解的突破意味着大量NPC问题的求解可以迎刃而解,因而有着重要的实际价值和理论意义。文章系统地介绍了TSP问题,并在此基础上对蚂蚁算法求解TSP问题做了相关探讨。实验结果表明,蚂蚁算法对参数的初始值也具有敏感性,对于一个好的初始值的确定,需要建立在大量试验的基础上。     

蚁群算法在方程求根中的应用

列举了传统方程求根方法的不足，介绍了当前若干人工仿生优化算法在方程求根领域的应用。模拟蚂蚁的群体智能，即选择最短路径觅食，提出了一种基于网格划分的连续域改进蚁群算法，用来求解超越方程和复系数高次代数方程的根。通过仿真计算，算法可以找到两类方程的所有根，对于两类方程的差异性而言，算法较稳定。算法给出的复系数高次代数方程的根的误差分布不太均匀，个别根精度太高或者太低。     

关于蚁群算法的参数设置研究

本文重点讨论了蚁群算法,包括蚁群算法的基本原理及工作流程.为了模拟实际蚂蚁的觅食行为,设人工蚁出发点H为蚁穴位置,食物源则在最终目标点F,蚂蚁觅食过程就是从H出发,在AS范围寻找食物源的过程.经过蚂蚁群体的反复寻食,基于蚂蚁留下信息素的正反馈作用,最终绕开所有障碍物找到了一条最短路径.     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

混沌蚁群算法在回归分析中的应用

混沌蚁群优化算法将混沌搜索与蚁群算法相结合,在蚁群搜索完成后,利用混沌进行细搜索,以提高搜索精度,避免陷入局部最小点．将其用于线性回归分析,仿真结果表明,混沌蚁群算法能够有效地解决回归分析问题,为回归问题提供了一个新的解决方法．     

用分层蚁群算法求解优化问题

提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

基于蚁群优化的GPS/DInSAR三维形变监测方法

提出一种基于蚁群优化的GPS/DInSAR形变测量方法,将高精度地表散点GPS三维观测量与DInSAR视线向观测量进行深度融合,提取地表真三维形变量.以GPS约束与DInSAR约束基于Gibbs方程构建能量函数,利用蚁群优化算法在连续空间求解能量函数最小值.实验研究结果表明,该方法在连续地表三维形变测量中具有较高精度,特别是垂直方向上具明显优势.     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

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.