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1.
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实用化计算机辅助课表编排系统的研究与实现
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刘志镜 秦荣《西安电子科技大学学报》,1994年第21卷第4期
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大学课表的编排是一项复杂的工作，文章对大学学期课表的编排要求进行了全面的分析，给出了一个新的学期课表编排问题的排课表算法，该算法使用了图着色技术，讨论了一个实用的计算机辅助排课表系统的设计与实现。
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2.
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通用计算机自动编排课表系统
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杨星《微计算机应用》,1987年第6期
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经过近一年的系统开发,我们初步研制成功通用自动编排课表系统,它吸取了人工排课的丰富经验,利用计算机高速逻辑分析判断的优势,按最优化原则和最佳时间模式构造课表,只要按照教学计划,输入本学期所开课程的学时及要求,计算机即能自动编排适合军队院校使用的学期课表或月课表,也可以编排出适合地方高校使用的周课表,稍加修改还可以
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3.
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基于遗传算法的多校区排课系统的研究和实现
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陈爱萍 田海梅《现代计算机》,2011年第24期
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对遗传算法进行初步研究,并针对多校区排课问题,提出基于遗传算法的课表编排算法。该算法根据课表编排的三种约束条件:基本硬约束、硬约束和软约束,确定课表编排过程中的一些关键因素,并给出排课过程中产生冲突的解决方案。通过对多校区教学现状的分析,实现基于遗传算法的课表编排原型系统,并将该系统应用于实际排课过程,经理论和实践表明该系统具有良好的自适应性,且效率较高。
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4.
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实用化计算机辅助排课系统的研究与实现
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谌效东《西安电子科技大学学报》,1991年第18卷第3期
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大学课表的编排规模大、涉及因素多,是一项复杂的工作.国内外对计算机排课问题进行了多年的研究,但实用的计算机排课系统为数不多。本文对大学学期课表的排课要求进行了全面的分析,给出了一个学期课表编排问题的较为实用的数学模型;在此基础上,讨论了一个实用的计算机辅助排课系统的设计与实现问题.
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5.
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遗传算法在自动排课中的应用研究
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李英鹤《中国新技术新产品》,2012年第10期
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本文研究了科学编排课表所涉及的各种因素、问题,总结出课表编排中所出现的各种时间、空间、人员资源的冲突。讨论了排课问题中的影响因素、主要条件和求解突破。分析了遗传算法的特点及基本原理及如何采用遗传算法进行课表编排。
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6.
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高校课表编排质量问题研究
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孙思模 郑楠 孙思芳《河南纺织高等专科学校学报》,2008年第3期
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课表编排是一门学问,是一门艺术.科学地编排课表,对提高教学质量极为有利.从课表编排存在的问题以及课表编排基本流程着手进行分析研究,得出课表编排所需遵循的原则;贯彻课表编排"以人为本"的管理思想;有利于优化学校教学资源、提高教师教学效果及学生的学习效率,实现高校教学管理的"高标准、精细化".
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7.
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高校课表编排质量问题研究 被引次数：1
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孙思模 郑楠 孙思芳《河南工程学院学报(自然科学版)》,2008年第20卷第3期
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课表编排是一门学问，是一门艺术．科学地编排课表，对提高教学质量极为有利．从课表编排存在的问题以及课表编排基本流程着手进行分析研究，得出课表编排所需遵循的原则；贯彻课表编排“以人为本”的管理思想；有利于优化学校教学资源、提高教师教学效果及学生的学习效率，实现高校教学管理的“高标准、精细化”．
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8.
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基于启发性知识研究生院课表编排系统 被引次数：4
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李盘林 刘德铮《计算机学报》,1992年第15卷第11期
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60年代末,课表编排问题国外就有人开始研究。1962年,Gotlieb曾提出一个课表问题的数学模型,此后人们对其算法、解的存在性等问题做了很多探索,1975年Even等人证明了课表问题属于NP-完全问题。从此人们才将更多的精力放在如何实现计算机编排实际课表上。 国内对课表问题的研究始于80年代初,而且都是以大学本科课表编排为对象的,随着教育事业的不断发展,研究生院纷纷创建,尤其研究生人数不断增加和新学科新领域不断出现,使得以往的管理手段很难完全适应当前新形势的需要,教务管理人员愈发感到工作负担沉重,因此研究生院课表编排自动化便成为日益迫切的要求。 1.研究生院课表问题的特点
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9.
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遗传算法在智能课表生成系统中的应用研究
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段昌敏《数字社区&智能家居》,2008年第2期
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课表的制定是高校教务管理中一项重要而且复杂的基本工作,利用计算机排课可以提高排课质量，把教务工作者从繁杂的排课工作中解脱出来。课表智能生成系统的主要内容就是采用一种合理的算法使用计算机实现课表的自动编排、基础数据的处理、课表的查询和课表的输出等多种功能。本文首先对诸多的课表问题进行比较分析，提出一种使用遗传算法求解问题的方案。并利用软件工程的方法，对课表智能生成系统进行功能进行设计，建立系统数据模型。
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10.
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遗传算法在智能课表生成系统中的应用研究
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DUAN Chang-min《数字社区&智能家居》,2008年第4期
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课表的制定是高校教务管理中一项重要而且复杂的基本工作,利用计算机排课可以提高排课质量,把教务工作者从繁杂的排课工作中解脱出来。课表智能生成系统的主要内容就是采用一种合理的算法使用计算机实现课表的自动编排、基础数据的处理、课表的查询和课表的输出等多种功能。本文首先对诸多的课表问题进行比较分析,提出一种使用遗传算法求解问题的方案。并利用软件工程的方法,对课表智能生成系统进行功能进行设计,建立系统数据模型。
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11.
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技工院校自动排课表软件的开发初探
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姜芹《数字社区&智能家居》,2012年第7X期
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自动编排课表软件是学校信息化建设的重要组成部分。但近年来,对该问题的研究往往偏重于中学和普通高校,很少有适用于技工院校的自动排课表软件。该文试图从技工院校的特点出发,探讨开发具有针对性的自动排课表软件。
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12.
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计算机排课中的冲突避免与解决策略
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万迪华《福建电脑》,2005年第12期
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课表编排问题是组合规划中的典型问题,属于NP完全类,本文探讨课表编排中的冲突及其产生原因,并研究在计算机排课中的冲突避免与解决策略,说明排课系统的实现方法。
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13.
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基于遗传算法的排课方法
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徐锦国 程国建《数字社区&智能家居》,2010年第14期
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遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制而发展起来的高度并行、随机、自适应的随机搜索算法。排课问题是学校教务工作的重要内容之一,课表的编排是一个复杂的多因素决策问题,通常的编排方法是依据以往的经验,对多个矛盾逐步的进行解决,进而得到一个比较合理的课表。该文采用遗传算法的方法来解决排课问题,并编写一个排课系统软件来解决此问题。
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14.
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一种在.NET下实现的全新日课表编排算法
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方胜吉 翁苏湘 李广庆《数字社区&智能家居》,2010年第9期
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该文来自吉林省教育厅十一五科技规划项目《高等医药院校教学资源综合信息管理与绩效评估系统》(项目编号:吉教科合字2006第123号)。在项目研发过程中,针对医学院校使用日课表的特点,设计了一种全新的课表编排算法,该算法主要研究在课表编排过程中如何解决各种教学资源如教师、教学场地的合理有效利用问题,避免教师、班级在上课时间、地点上的冲突,实现了高效、准确、科学的日课表编排。算法具有一定的科学性及领域先进性。
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15.
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一个大学课表计算机辅助编排系统
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申翠英 周习坤《微型机与应用》,1994年第1期
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本文分析了在高等院校中编排大学课表所要考虑的诸多因素,介绍了一个大学课表计算机辅助编排系统DTASS,着重阐述了此系统的设计思想和实现方
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16.
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一个综合应用人工智能技术的课表专家系统 被引次数：2
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孙建平 曾经梁《微机发展》,2004年第14卷第5期
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课表生成系统的主要任务是快速、准确、无遗漏地发现初始课表方案中的冲突,然后按设计的处理办法迅速生成符合教学要求的正式课表。针对现有的课表生成软件在约束条件增多、生成课表量增大的情况下处理速度非常慢的现状,综合应用了人工智能技术处理课表生成问题,取得了良好的效果,与同类软件相比,大大提高了工作效率。文中介绍了课表生成专家系统的方案框架,讨论了处理冲突的算法。
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17.
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一个综合应用人工智能技术的课表专家系统
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孙建平 曾经梁《计算机技术与发展》,2004年第14卷第5期
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课表生成系统的主要任务是快速、准确、无遗漏地发现初始课表方案中的冲突,然后按设计的处理办法迅速生成符合教学要求的正式课表.针对现有的课表生成软件在约束条件增多、生成课表量增大的情况下处理速度非常慢的现状,综合应用了人工智能技术处理课表生成问题,取得了良好的效果,与同类软件相比,大大提高了工作效率.文中介绍了课表生成专家系统的方案框架,讨论了处理冲突的算法.
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18.
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高校课程表编排理论研究概述
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胡培成《电子制作．电脑维护与应用》,2015年第6期
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随着信息技术的不断发展和普及，使教育面临新的课题和挑战。课程安排和管理是高等学校教务活动中非常重要的工作之一。一直以来专家学者都致力于研究排课理论和方法，在现代化的计算机技术基础上，实现课表编排的高效和优化。本文通过对课表编排理论的发展进行概述分析，在借鉴已有的研究成果基础上，结合目前的实际应用需求，提出线性规划法在高校课表编排中的方法。
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19.
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基于面向对象分析的高校课表编排系统 被引次数：1
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庄晋林 习华勇 刘金福《华北水利水电学院学报》,2003年第24卷第1期
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排课表问题是一个涉及因素多、结构复杂的典型组合规划问题 .采用面向对象分析方法设计的课表编排系统具有结构稳定、易维护、易重用的特点 ,使得系统的扩充与修改十分方便 .此外 ,对排课表问题涉及的算法及数据模型进行了讨论 ,为各类不同高校开发排课软件找到了一种实用方法 .
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20.
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排课表问题中的分组优化决策算法 被引次数：9
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王祜民 赵致格《控制与决策》,1999年第14卷第2期
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针对大学排课表这个多因素优化决策问题，介绍一种分组优化决策算法，它是系统Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｙｓｔａｍ（ＵＴＰＳ）使用的方法。实践表明该算法是行之有效的，在计算机实现课表的自动编排过程中，本算法直到了核心作用。
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