基于空间模型和遗传算法的高校排课系统

如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.     

高校智能排课系统

计算机排课是把排课问题化为计算领域有约束的时空组合的优化问题。本文利用计算机来模拟手工排课工作,使用回溯算法进行自动排课,引入关联规则有效解决排课冲突,使其在一定程序上呈现智能化。     

基于遗传算法的排课问题分层研究

分析了目前高校排课存在的问题,研究如何利用遗传算法解决排课问题以及冲突,并设计应该考虑的各种约束条件。把传统的排课问题分为时间排课和教室排课两个方面来研究,在时间排课方面又分为单目标排课和多目标排课两个步骤来考虑。通过计算机化管理的排课问题,能够有效地提高工作效率。     

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。     

开放教育排课问题约束分析与数学建模

高等教育教学管理信息化是高校提高竞争力的关键因素。开放教育作为一种成人性质的高等教育类型,教育资源的非均衡配置限制了开放教育的发展。高校排课问题是一个多目标、多约束的资源与时空组合优化问题。排课问题的求解能够实现教育资源优化配置。本文基于开放教育的特点与教育资源的需求情况,以排课问题为切入点,分析排课问题的各种约束条件,利用数学方法构造求解排课问题的数学模型,为后续智能排课系统的设计与开发提供算法基础。     

组合时间模式与贪婪准则的排课方法

排课问题是一个具有多因素的优化决策问题,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题。为了能够有效地抑制排课中的"组合爆炸"现象,提高排课速度,根据高校课表的特点,本文针对周课时的离散化分布提出了时间模式概念,设计了时间贪婪准则和教室贪婪准则。测试结果表明,本文算法不但能简化排课过程,提高排课效率,同时也提高了排课的满意度。     

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.     

浅议中职学校排课系统

排课问题一直困扰着大部分中职学校,特别是班级较多而教学资源紧张的学校,每次排课都是困难重重。文中介绍了各类学校的排课特点和中职学校的三种排课方式,在实际工作中许多学校只能无奈地选择手工排课,对于能够实现全自动化的排课系统是各类学校的共同期待。     

基于遗传算法的实训室多重优先排课方法研究

排课是学校教学管理中非常重要的工作。排课问题是一个有约束、多目标的优化组合问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。高职院校与一般中小学校相比,课程的编排需考虑的因素更多,极为复杂。以广东农工商职业技术学院计算机系实训室排课系统的算法作为研究对象,根据我院的一校多区等实际情况和计算机实训课程的特点进行排课算法的研究,采用多重优先法则与遗传算法相结合的方法有效解决了排课问题,不但排课效率高,而且容易得到优质课表。     

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。     

基于遗传算法的排课问题研究

排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,同时也是一个NP-hard问题。因此,该文选用将遗传算法引入排课问题中,首先对排课问题进行了描述,在此基础上提出了一种基于遗传算法的排课算法,并对其进行了仿真实验,最后较快的找到了问题的最优解或次优解。     

基于遗传算法的排课问题适应度函数设计

排课是各类学校教学管理工作中重要而且相当复杂的管理工作.排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题.遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制,善于处理传统搜索算法难以解决的复杂的和非线性的问题.对于使用遗传算法解决排课问题中关键的适应度函数进行设计,验证结果表明能较好地实现排课目标,为设计出科学、优秀的排课系统提供理论依据.     

优化蚁群算法在排课中的应用策略

针对高校排课面临的问题和挑战,通过分析排课问题的约束条件,将解决排课问题转化为二分图匹配的问题,并给出优化蚁群算法方案,探索高校排课问题的优化策略。     

基于本体映射和规则推理的排课模型研究

对排课问题进行了描述,给出了解决排课问题的多种排课方法,并且对这些排课方法进行了分析和比较。在排课模型中运用本体知识创建了OWL排课本体,运用本体映射方法达到数据的同步,运用SWRL语法对本体进行约束,运用规则推理引擎JESS进行推理,结合排课算法给出了整体的排课模型架构。     

基于遗传算法的排课系统

排课问题是一直是业界NP完全问题,牵涉到多约束,多条件,多目标等问题,遗传算法一直是当今解决排课问题的优先选择算法。把班级,课程,教师,教室等因素进行染色体编码,利用遗传算法的选择、交叉,变异等特性进行对排课因子进行选择筛选,得到的最优解,基本能满足当代大学排课的基本需求,在实际运行中有一定的实用价值。     

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。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

深入分析了排课问题的内在实质,抽象出求解排课问题的数学模型。在此基础上详细地阐述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进。对比试验证明改进的算法能够提高智能排课的效率。     

基于遗传算法的高校网上排课系统的研究

排课一直是各大高校比较繁杂的一项工作,在诸多排课算法中,研究了遗传算法在高校网上排课问题中的应用.