基于约束满足的高校排课问题研究

高校排课问题的研究目的是高效率地获取合理的排课方案．给出了一种基于约束满足的高校排课问题模型，提出了高质量排课方案的优化途径．采用最小剩余值启发与前向检验相结合的改进回溯算法实现的计算机智能排课系统，运行效果良好．     

基于改进回溯算法的计算机排课系统

计算机排课算法一直是一个没有被完美地解决的NP难题，国内外都在对它进行广泛的研究.基于一个中专院校的自动排课系统的实现，通过对当前各种算法的研究、对比、总结，发现当前的排课算法可以分为构造型算法和改进型算法两类，并且这两种算法有着各自的优缺点.为此吸取了遗传算法(改进型算法)和回溯法(构造型算法)的优点，在回溯法中引入了拟人策略和遗传算法中的评价、惩罚机制，经过实际应用的验证，该算法特别适合应用在实际的排课系统中.     

基于时间资源的大学排课问题研究

通过研究时间资源库的形成策略,分析基于时间资源的排课算法,并对该算法与其它排课算法如遗传算法、模拟退火算法等进行比较,得出在解决大学排课问题时,该算法要比用其它排课算法简单、可靠、灵活,尤其在解决排课冲突问题上.     

基于优先选择算法的中职排课系统设计与实现

随着中等职业教育的发展,在中职教务管理系统中排课模型和系统也变得较为复杂,因此需要一种能够降低算法复杂程度和易于应用的排课系统。针对这种情况,文章提出一种基于优先选择的自动排课算法,并给出了该算法的排课数学模型。结果表明,该方法易于学习和应用,能比较有效地解决排课问题。     

均匀设计在排课问题中的应用

针对目前高校排课系统的排课结果不均匀,造成班级或教师在某一时间段的课程过于密集或过于宽松的缺点,通过研究排课过程中的课程顺序对排课结果的影响,提出一种采用统计学中的均匀设计思想建立系统模型,并给出了评价方程.经过测试知,这种排课算法的排课结果比其他算法更加均匀,由于提前根据均匀设计表给出了排课顺序,使排课的时间复杂度小...     

智能排课优化算法研究

为解决高校排课优化问题,建立了以教学效果好评度最大化为优化目标的排课数学模型.针对传统遗传算法的不足,给出了一种混合遗传算法,该算法不仅能够对传统遗传算法的交叉率、变异率进行自适应改进,还能够实现冲突检测与消除功能.测试结果表明,该算法比传统的遗传算法、贪婪算法和蚁群算法耗时短,而且教学效果好评度最高,这说明该算法能有效缩短排课时间,提高排课质量和效率,实现高校排课智能化.     

高校排课系统中的模拟手工排课算法分析

随着教学改革的进行,新的教育体制对课表的编排提出了更高的要求。随着高校学生数量的增加,传统的人工排课出现了工作量巨大、排出课表极易出现错误等问题。文章简单介绍了高校排课中解决NP问题的几种近似算法,主要论述了模拟手工排课算法在高校排课系统中的应用。实践证明,对于高校来说,模拟手工排课算法可以实现排课系统的简化和正确率的提高。该算法在很大程度上降低了教师排课的错误率,也相对减少了教务管理人员的工作量。     

基于群决策的排课系统

高校排课系统是高校教务管理系统的重要组成部分。其算法实现受多方面条件的约束，实现困难。通过建立以群体决策为模式的网络排课系统，开发了一个涵盖排课的前置作业的自动化排课系统。其特点在于通过网络，提供可供搜集及汇整排课资源与限制因素的使用者环境，且在搜集前需群体参与的排课因素时，导入了“群体决策”的模式，帮助参与者（教师）完成资料的输入，可以大大减轻后续协调处理的工作量。     

一个NP问题的近似算法

对程序排课问题的所似算法进行了探讨，提出了一种实用的近似算法，可使程序排课问题得到相当程序的解决。     

高校机房自动排课策略与算法

讨论了高校机房自动排课系统算法的设计和实现方法,阐述了排课策略中的周日矩阵与节日矩阵的概念与使用方法,并给出了一个相应的自动排课算法。     

排课问题的一种遗传算法适应度求解方法

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。     

Enhanced NNIA for multi-objective examination timetabling problems

Based on the nondominated neighbor immune algorithm(NNIA), an enhanced NNIA is introduced for multi-objective examination timetabling problems. With the framework of NNIA, the hyper-heuristic approach is utilized to generate the initial population. In addition, the resource allocation model is designed to dynamically adjust the clone percentage of potential individuals. Experimental results on ten benchmark datasets prove that the proposed algorithm can solve examination timetabling problems effectively and obtaine competitive results.     

基于SQL关系运算的高校排课系统设计

就高校排课问题进行归纳和分析,从信息管理的角度,提出基于SQL关系运算的高校排课系统分析与设计思路;重点从模块功能设计与算法应用进行探讨,提出系统解决方案,并就排课算法设计进行描述。     

改进的硬盘读写映射算法及应用

给出了一种改进的读写映射算法,在保留原算法功能的基础上,使用户能够控制硬盘的写入操作是否生效,提高了算法的实用性。     

基于改进的Adaboost算法的异常检测

异常检测问题是不均衡分类问题,Adaboost算法是一种有效的分类方法．分析了标准Adaboost算法,找出了标准Adaboost算法两个可以改进的地方,给出了改进的Adaboost算法,并在此基础上给出了异常检测算法．对医疗数据的异常检测结果表明了该算法的有效性．     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

一类Lyapunov矩阵方程组的迭代方法

为了得到一种有效的算法来求解离散马尔科夫跳跃线性系统中出现的Lyapunov矩阵方程组,基于递阶辨识原理和梯度迭代算法,构造了一种新的迭代算法。该算法利用递阶辨识原理将原本复杂的Lyapunov矩阵方程组简单化,使其更易于求解,并给出了2个数值例子。理论研究和数值实验表明,此算法是行之有效的,且具有一定的应用价值。