基于三维免疫遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,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、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。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题。     

采用十进制最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

本文分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法,设计了多种改进方案,包括十进制编码方案、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设计方案。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题。     

采用新型编码GA的高校排课问题仿真研究

深入分析了高校排课问题,建立了它的数学优化模型,构建了该问题的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来进行仿真研究,设计了多种改进方案,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、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。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,能有效地解决高校排课问题。     

基于新型免疫遗传算法的高校排课仿真研究

研究高校排课问题,关系到高校教学质量的提高和教学资源的充分利用,随着高校教学的深入改革和高校的扩招,优化排课的高效解决就变得更加迫切。通过深入分析高校排课问题,建立了排课问题的数学优化模型,构建了它的基本求解过程。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明新型算法能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题。     

基于最佳个体置换策略的高校排课问题求解

简析高校排课问题,建立相应的数学优化模型,构建基本求解框架。根据该问题的特点,引入遗传算法加以解决,设计多种改进方案,主要包括：新的二进制编码方案,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设计方案。仿真实验结果表明,该算法能满足高校排课问题的多重约束条件,更有效地解决高校排课问题。     

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

深入分析了高校排课问题,包括排课目标、主要影响因素、约束条件、求解目标,建立了其数学优化模型,构建了其基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率等多种改进方案。仿真结果表明该算法在一定程度上满足了高校排课问题的多重约束条件,能够有效地解决高校排课问题。     

基于小生境遗传算法的排课问题研究

建立排课问题的数学优化模型,构建其基本求解框架,引入遗传算法并设计多种改进方案,包括新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案.仿真结果表明,该算法能够满足排课问题的多重约束条件,更有效地解决排课问题.     

高校智能排课系统算法的研究与实现

研究高校智能排课优化问题,由于在资源的有限的条件下满足教学的有序性,使高校自动排课成为一个多约束、多目标优化问题.传统排课方法排课效率低、成功率低,导致课程之间冲突率高,无法满足现代高校教务管理要求.为了提高排课效率和排课成功率,提出一种自适应遗传算法的智能排课系统.首先根据教师、学生、教室、课程和课程时间段要求建立一个多约束条件的高校排课数学模型,采用随机可行排课法操作产生可行排课方案,然后利用遗传算法在可行方案中寻找最优排课方案.仿真结果表明,相对于传统排课方法,自适应遗传算法不仅提高了排课效率,而且提高排课的成功率,有效降低课程之间冲突率,并能够解决高校排课难题.     

改进型免疫优化算法求解排课问题

为了有效地求解高校排课问题,设计了基于免疫优化算法的排课方案。给出了高校排课问题的数学模型,构建了基于免疫算法的求解框架,并进行了实验验证。实验结果表明该设计的排课方案能够有效地解决高校排课问题,具有较好的应用价值。     

自适应遗传算法在高校排课问题中的研究

首先对排课问题进行调研分析,建立数学模型;然后针对传统遗传算法的不足,提出自适应遗传算法,该算法采用三维编码方案,并在交叉概率和变异概率、适应度函数、初始种群的生成等方面都进行了设计和优化;最后对算法进行对比测试;得出自适应遗传算法能更好地提高排课的质量和效率。     

认知无线电网络中系统效益最大化的频谱分配

传统遗传算法和自适应遗传算法在优化认知无线电网络的系统效益时易陷入局部最优。针对该问题,通过引入反映每个染色体基因特性的欧氏距离,对遗传算法进行改进,提出一种系统效益最大化的频谱分配方案。实验结果表明,该方案的频谱分配性能优于基于传统遗传算法和自适应遗传算法的方案。     

采用改进的混合遗传算法求解高校排课问题

为了解决一个存在大量合班现象的高校排课问题,建立了相应的数学模型并采用改进的混合遗传算法进行了求解。在产生初始种群的过程中进行了乱序处理,以提高初始种群中个体的多样性,避免早熟收敛现象的发生;为了防止种群的退化,引入了保留最优个体策略和竞争机制;根据问题的特点设计了与之相适应的遗传算子;为了提高种群进化的效率,交叉概率和变异概率都使用了自适应参数;为了提高算法的局部搜索能力,在交叉操作阶段采用了模拟退火算法。通过Matlab与Access混合编程,实现了对大规模数据的高效处理。实例结果表明,该算法能够有效地解决存在合班现象的高校排课问题。     

基于GMM模型的自适应扩频隐写安全性分析

对自适应隐写的安全性问题进行分析,提出一种基于自然图像的高斯混合模型分析方法。在总嵌入强度相同的条件下,比较自适应和非自适应扩频隐写载密随机变量概率密度函数的特征函数,验证自适应扩频隐写的统计安全性高于等嵌入强度下非自适应扩频隐写。分析结果表明,该方法能为提升信息隐藏系统的抗统计分析性能提供理论依据。     

基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断

针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断.分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障.