基于遗传算法的多校区排课系统的研究和实现

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。     

分治算法在大规模学校排课中的应用

课程表编排是一个涉及班级、教师、时间、课程、教室等多种因素的组合规划问题。大规模学校由于班级多．课程种类多,排课过程中出现的冲突也非常突出,提出“分治算法”在排课的中应用,解决冲突问题,有效地调配教学资源,提高课程表的编排质量,提高师生对课程表编排的满意度。     

遗传算法在排课问题上的应用研究

研究了科学排课所需遵循的原则和编排课程表所涉及的因素、问题,总结出在排课中出现的各种时间资源、空间资源、教师资源的冲突。根据排课的特点,以优化时间和空间两种资源为目标,采用鲁棒性较好的遗传算法,并进行了详细的算法设计。针对遗传算法的搜索效率较低问题,结合实验深入研究了各种优化算法的优缺点,经实验表明,该算法的设计对于解决排课问题具有优势。     

计算机排课中的冲突避免与解决策略

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。     

教务管理信息系统的排课算法及实现

课程的自动编排,分析了用计算机实现排课问题的数学模型,建立了适应的排课系统,并进行了排课的需求分析,系统的整体结构及实现方案,根据排课的要求,设计了基于优先级的自动排课算法,详细介绍了排课算法的设计与实现、数据库的设计与实现等。     

课表模型及排课算法应用

针对排课过程中出现的关于教师、时间、教室和教学班级之间的多维冲突,通过对冲突的复杂度削弱研究,建立起课表的数学模型并提出了高校综合课表编排算法;同时依据此算法可以对学校的教学资源的可用度进行评估,为高校的管理提供了科学的决策依据。     

单元制教学专业混合排课算法的设计与实现

排课问题是典型的组合优化和不确定性调度问题,以往排课算法的研究通常将合班课程及单元制教学课程排除在外。根据单元制教学的特殊性,详细描述单元制排课问题,提出一种有效解决单元制教学排课问题的算法,并加以实现。将该算法应用于上海出版印刷高等专科学校艺术系课程表编排,试验结果验证了算法的有效性,为教学管理工作提供了有效的技术手段。     

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。     

浅谈贪心算法在排课系统中的应用

课程表的编排是高校教务管理中最重要、最复杂的工作,本文通过对排课过程中可能出现的问题进行了阐述,分析了贪心算法如何解决排课问题,并且文章给出了基于贪心算法的排课系统算法的实现过程。     

遗传算法在高职院校排课系统中的应用研究

随着全国高职院校的建设与发展招生规模正在不断扩大,学生人数增加教倍之多.在繁琐的教务工作中,编排课程表是一个重要且困难的问题.求解排课问题的算法有著名的模拟退火算法、遗传算法、贪婪算法等.分析讨论了影响编排课程表时的关键因素,排课规则及最终目标等问题,利用遗传算法设计了符合学院实际需求的排课系统.     

约束满足混合算法求解并行机Job-Shop调度问题

分析并行机Job-Shop调度问题的特点并建立其约束满足优化模型,结合约束满足与变邻域搜索技术设计了一个求解该问题的混合优化算法。该算法采用变量排序方法和值排序方法选择变量并赋值,利用回溯和约束传播消解资源冲突,生成初始可行调度,然后应用局部搜索技术增强收敛性,并通过结合问题特点设计的邻域结构的多样性提高求解质量。数据实验表明,提出的算法与其他两种算法相比,具有一定的可行性和有效性。     

一种基于代表元的划分算法

划分是把程序中不同的计算和数据分配到并行处理系统的不同处理机来充分利用并行系统的计算资源、提高程序处理速度的一种优化技术.划分的效果对程序在并行系统上的执行效率将产生至关重要的影响,因此划分问题一直是并行领域研究的一个热点.但是应用程序的一些特性,如非紧密嵌套循环、一条语句对非只读数组的多次引用间存在重叠、不同语句对同一数组不同步长的引用,给有效解决划分问题设置了极大的障碍.已有的划分算法无法对具有这些特征的程序进行自动划分.虽然在对具有这些特征的程序进行手工优化过程中,存在一些直观上的划分策略,但这些策略无法应用到编译器中来指导编译器完成对程序的自动划分.文中根据这类程序的特点,提出了一种基于代表元的划分算法.该算法通过使用程序中对划分计算产生实际影响的数组引用作为代表元素构造各种划分的限制条件,完成程序的划分.同时通过寻找最大一致性数据划分方向有效减少了程序划分过程中的数据重组织通信.该算法已经在AFT2004中实现,并对应用程序获得了很好的效果.     

A comparative study of some concurrency control algorithms for cluster-based communication networks

This paper presents a comparative study of some concurrency control algorithms for distributed databases of computer clusters which emphasize high availability and high performance requirements. For this purpose, we have analyzed some concurrency control algorithms which are used in commercial DBMSs, such as the pessimistic locking algorithm as it verifies transaction conflicts early in their execution phase, and the optimistic algorithm which investigates the presence of conflicts after the execution phase. A new algorithm is proposed and implemented by a simulation program. The three algorithms were tested using different configurations. Simulation results showed that the locking algorithm performed better than the optimistic method in presence of conflicts between transactions, while the optimistic algorithm provided better results in the absence of conflicts. Furthermore, in a distributed database with a certain probability of conflicts, the locking algorithm can be used to guarantee strong consistency and an acceptable level of performance. However, if this probability is negligible, the system performance can be improved by using the optimistic algorithm. The proposed algorithm offers improved performance in numerous cases. As a result, it can be used in a distributed database to guarantee a satisfactory level of performance in the presence of conflicts.     

基于欧拉图的授权扩散拓扑构建与授权撤销

在分散式自主授权模式中,接受授权的用户可以将转授给他的权限再次转授给其他人,经过多步转授的权限扩散与不完全的委托撤销可能导致隐性授权冲突.在以往的授权模型中,模型设计的重点在于如何授权,而对于授权撤销考虑甚少.由于转授权路径生成的随意性,增加了遍历路径完成授权回收的难度.针对授权路径的生成和转授权回收进行研究,引入欧拉图对授权路径构建进行约束,在此基础上给出了授权路径构建算法与转授权路径遍历回收方法,通过有目的的授权路径构建,简化转授权路径遍历过程,解决转授权路径遍历不完全导致的授权撤销不完整问题,防止权限扩散并消除隐性授权冲突.     

基于动态奖惩的CDCL SAT求解器分支启发式算法

分支启发式算法在CDCL SAT求解器中有着非常重要的作用,传统的分支启发式算法在计算变量活性得分时只考虑了冲突次数而并未考虑决策层和冲突决策层所带来的影响。为了提高SAT问题的求解效率,受EVSIDS和ACIDS的启发,提出了基于动态奖惩DRPB的分支启发式算法。每当冲突发生时,DRPB通过综合考虑冲突次数、决策层、冲突决策层和变量冲突频率来更新变量活性得分。用DRPB替代VSIDS算法改进了Glucose 3.0,并测试了SATLIB基准库、2015年和2016年SAT竞赛中的实例。实验结果表明,与传统、单一的奖励变量分支策略相比,所提分支策略可以通过减少搜索树的分支和布尔约束传播次数来减小搜索树的规模并提高SAT求解器的性能。     

基于属性约束的权限委托机制及冲突检测方法

针对现有的委托方法中委托约束局限于用户角色的问题,提出了一种基于属性约束的权限委托机制ARPDM,使用先决条件、受托条件和撤销条件等对委托者和受托者的能力进行约束,能够增加权限委托的约束能力,从多个方面对委托者和受托者的委托行为进行控制。分析了委托过程中可能发生的委托约束冲突、冗余委托冲突和环状委托冲突等,设计了一种基于委托树的冲突检测算法,将冲突问题映射为树中结点的关系问题,能够通过一次遍历检测多种冲突,避免了传统方法需要多次检测的问题,具有较高的效率。     

一种基于图分解的几何约束求解方法

为了提高几何约束求解的效率和鲁棒性 ,对基于图的构造方法进行了改进 ,即加入虚约束进行扩展和过约束问题的一致性判定 ,提出了一种基于图分解的方法 ,用此方法可以处理包括完全约束、过约束和欠约束等多种情况的约束求解问题 ,另外 ,在该方法中还通过引入分解树将约束求解的范围由整体下降到局部 ,使大部分求解过程能够采用几何求解实现 ,提高了求解和后续修改的效率 ,通过实验数据测试证明 ,该方法对于大型约束求解问题可以达到实时处理的效果 ,具有较强的实用性     

半监督聚类中基于密度的约束扩展方法

现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息,限制了聚类算法的性能。该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE),将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系,对已知约束集进行扩展,扩展后的约束集可用于各种半监督聚类算法。以约束完全连接聚类和成对约束K均值方法为例,说明了约束扩展方法的应用。实验表明,DCE能够有效地提升半监督聚类算法的性能。     

一种能量收集嵌入式系统自适应调度算法

能量收集嵌入式系统(energy harvesting embedded system,简称EHES)的任务调度算法需要考虑能量收集单元的能量输出、能量存储单元的能量水平和能量消耗单元的能耗.实时任务在满足能量约束的条件下,才可能满足时间约束.在这个背景下,传统固定优先级调度算法不再适用于EHES.提出一种基于分组的自适应任务调度算法,它能根据能量收集单元由于能量输出的不确定性而造成的非能量约束情况和能量约束情况,自适应地选择任务调度算法.在非能量约束的情况下,减少任务抢占次数,增强任务的可调度性;在能量约束情况下,减少电池模式切换次数,提高能量存储单元的平均能量水平,从而降低系统能量约束.在一个可进行大范围任务集合仿真的实验环境下对提出的算法进行验证,并将基于分组的自适应调度算法与现有的两个经典算法进行了对比.     

求解含非线性参数的QoS路由的启发式算法

具有非线性参数的QoS路由分为含有非线性约束条件的QoS路由和含有非线性优化目标的QoS路由两类，它们都是NP问题．提出了两种启发式算法求解这两类QOS路由优化问题问题．对第一类问题，求解去掉非线性约束条件后的优化问题．如果找到的解满足非线性约束条件，则该解是最优解；否则在优化问题中添加一个新的线性约束，将已得到的解去掉，反复下去就可得到最终解．对第二类问题，将非线性优化目标换为约束条件中的线性参数，求解此优化模型，如果有解，则记录此时对应的非线性目标值．而后增加一个新的线性约束，去掉刚才得到的解，比较两次得到的非线性目标值，保留最小值．如果得到的解不满足该线性参数的约束条件，则算法结束；否则继续迭代．证明了两种算法的收敛性，并且时间复杂性为近似多项式时间．计算实例表明了算法的有效性．