基于多种调度算法的排课系统研究

根据中职院校实际需求,提出一个基于银行家算法和贪心算法的排课算法。发挥每种算法的优点,阐述不同算法的运用过程和思路,利用银行家算法将教师分配到班级,利用贪心算法将课程分配到时间和教室,实现了整个排课算法的设计,有效的解决了排课问题。     

高校排课系统的算法研究

阐述了排课系统的问题及需求,介绍了排课问题中必须遵循的相关约束条件,分析了基于回溯算法、贪心算法和遗传算法的排课原理及特点。     

基于贪心法和禁忌搜索的实用高校排课系统研究

在深入分析普通高校排课的流程、特点和难点的基础上，提出一个基于贪心法和禁忌搜索的排课算法。算法采用基于优先级的贪心法构造排课的初始解，进而利用禁忌搜索获得全局较优的排课结果。设计中充分考虑了当前高校课表问题的实际情况，如课程性质对排课的要求、教师的特殊要求等。实现的原型系统同时支持自动排课和交互式排课，对于一些难度较大的问题，可以通过人机交互方式来解决。通过对高校的实际排课数据进行测试，结果表明该算法可行且能够有效地提高排课效率。     

基于分治和贪心相结合的排课算法研究

排课问题是高校教学管理中的一个重要问题,也是一个NP问题.提出一种基于分治贪心相结合的排课算法,并进行算法设计及复杂性分析.该算法思想简单,排课结果可靠,在解决排课冲突问题上也比较便利.     

基于优先级链表结构的大学排课算法设计与实现

针对计算机解决大学课程表问题的难点,提出使用优先级链表解决课表问题的贪心策略。该策略定义了特有的数据优先级权重,并以权重为基础生成排课数据的优先级链表,以优化设计编码,实现了一种基于链表操作的贪心排课算法。     

基于分层分次、贪心算法的排课系统的设计与实现

课程表问题是一类应用非常广泛的问题,本文针对一类排课问题,提出排课分层分次等思想、策略,设计了选教练、课程的贪心算法,及排课总算法,并用PB9+SQLServer2000进行了实现。测试数据表明,文中提出的思想、策略,设计的算法是高效可行的。     

基于WCF的实验室自动排课服务设计与实现

该文根据目前高校的实验课的二级排课管理模式,以实验室资源使用优化为目标,利用贪心策略设计了实验室排课算法。采用WCF技术将实验室排课算法封装成Web服务,实现排课业务与实验室管理系统平台的集成。     

基于学分制的排课算法分析与设计

根据高职院校课程教学安排的特点,详细分析了排课算法所涉及的课程、教室、教师等资源的安排方式及时问模式.利用贪心策略,设计出了排课优化估计函数及整体排课算法.     

基于约束满足和遗传算法的排课算法

针对高校排课过程中存在诸多资源约束因素的问题,提出一种将遗传算法与约束满足算法相结合的排课算法,由约束满足算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。算法中单个排课任务的局部最优解具有全局最优性。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。     

基于DPSO的高校排课算法的实现

在对高校排课问题进行分析的基础上,提出一个基于DPSO的排课算法。算法采用矩阵编码方式。对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。利用C#语言实现了基于离散粒子群算法的排课系统,并以三个学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估,测试结果表明粒子群算法在排课系统中不仅解决了高校复杂的排课难题而且实现了智能化、人性化的排课过程,同时也验证了本系统的可用性。     

关于遗传算法的排课应用研究

随着高等院校招生规模逐渐扩大,各高校教务排课面临着紧张的资源分配和使用问题,本文通过排课过程中遇到资源问题分析,对遗传排课算法处理排课问题提出建议,在面对繁杂的排课约束条件、排课规则中能排出满意度高的课程表。     

基于课程间关联规则的排课优化算法研究

针对如今高校招生人数扩张所伴随而来的高校排课资源紧张的现象进行了研究,提出了一种基于关联规则的排课优化算法（SH-AP算法）来优化高校排课。SH-AP算法将关联规则算法应用到排课过程中,通过对高校学生选课数据进行关联规则的挖掘,找出需要排课的课程之间的关联规则,之后SH-AP算法再将已经挖掘出的课程间关联规则应用到排课系统中,对高校排课进行优化。实验最终得到课程间关联规则的数据,并为高校提供人性化的排课。根据研究与对比表明SH-AP算法在对排课的合理化与人性化上有很好的优化效果,帮助学校在进行排课的时候,考虑课程时间地点冲突问题的同时,对学生的需求进行满足。     

关联规则在高校智能排课系统中的应用

在我们设计的高校排课系统中，采用了关联规则FP－growth算法的思想来处理排课冲突的问题。实践证明这一方法显著地提高了课表生成的效率。文中介绍了运用改进的FP－growth算法处理排课冲突问题的过程。     

基于离散粒子群算法的排课问题研究

针对高校排课问题,提出了一种改进的离散粒子群算法.采用基于矩阵的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义.利用C#言实现了一个基于离散粒子群算法的排课系统.并以不同学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估,结果验证了粒子群算法在排课系统中应用的可行性,在一定程度上解决了高校复杂的排课难题,实现了智能化、人性化的排课过程.     

排课问题的研究与改进

对排课问题中产生的一些问题进行特定的描述,并提出了改进思路。根据排课问题的特点和需要,选取回溯书算法作为排课问题实现的最终算法。     

基于数据库关系运算的排课算法设计

高校因其需要在固定时间内开设门类众多的课程,排课问题显得尤为突出。排课不仅是通过合理的课程安排使得学生能符合规律的学习成长,也是在探寻多因素问题的求解方式和过程。基于关系运算就排课的一般问题进行分析,包括变量的规范化界定和排课问题的理论分析,提出"分层规划"的解决方案,并采用数据库的关系运算完成排课算法的设计。该算法有效地降低了排课问题的复杂度,并满足了用户的期望和各种约束。     

高校智能排课算法的研究与实现

文章分析了高校教务管理系统中排课需求与存在的问题,提出了一种智能排课算法.该算法能有效地降低排课冲突,实现教学资源的均衡利用,提高了自动化排课的适用性与通用性.     

基于数据库关系运算的排课算法设计

高校因其需要在固定时间内开设门类众多的课程,排课问题显得尤为突出。排课不仅是通过合理的课程安排使得学生能符合规律的学习成长,也是在探寻多因素问题的求解方式和过程。基于关系运算就排课的一般问题进行分析,包括变量的规范化界定和排课问题的理论分析,提出“分层规划”的解决方案,并采用数据库的关系运算完成排课算法的设计。该算法有效地降低了排课问题的复杂度,并满足了用户的期望和各种约束。     

基于免疫遗传算法的排课方法的研究

在排课问题中引入免疫遗传算法,即基于免疫算法和遗传算法的优化算法,该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。针对排课问题的复杂性,给出了排课问题的数学模型并提出基于免疫遗传算法的解决方案。结果表明,该算法能比较有效地解决排课问题。