一个解决高校排课问题的演化算法

针对当前高校存在的排课效率低下问题,有必要采用一种有效的算法结合计算机实现自动排课.文中在比较各种不同算法的基础上,提出了一种使用局部杂交算子的演化算法.该算法采用矩阵编码方案,通过惩罚函数满足排课表问题的多重约束条件.模拟实验证明,该算法可有效地解决高校排课问题.     

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。     

基于两阶段A*算法排课系统设计

讨论了在高校排课系统设计中两阶段的应用.第一阶段将无序混沦的信息整理成为有序的信息.第二阶段使用启发式的A*算法,实现排课系统的设计方案.还给出了数据库的规范化设计、存储结构的优化和数据的一致性.通过分析,两阶段A*算法可以提高高校排课效率、满足实际应用的需要.     

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。     

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.     

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.     

基于分类优化和优先级算法的自动排课探讨

为解决目前高校自动排课系统设计复杂、排课效率低的问题,提出了一种基于分类优化、优先级算法以及矩阵匹配运算的自动排课算法。该算法首先对课程进行分类优化,然后按优先级进行计算,其次引入矩阵的迭加匹配运算,将整个问题分层分类处理,从而使大问题分散在各个子问题当中,并通过逐层处理达到了降低算法复杂性、减少死锁的目的,最终实现自动排课。     

网络环境下高校自动排课系统中教室安排算法的设计与分析

自动排课系统在高校教学管理中处于重要位置，也是一个难题。本文设计了一种高校自动排课系统中教室安排算法，对算法中四类不同的教室安排方式结果的合理性和效率进行了详细地比较和分析，设计并实现了高校教室安排与管理系统。     

基于分类优化和优先级算法的自动排课探讨

为解决目前高校自动排课系统设计复杂、排课效率低的问题,提出了一种基于分类优化、优先级算法以及矩阵匹配运算的自动排课算法。该算法首先对课程进行分类优化,然后按优先级进行计算,其次引入矩阵的迭加匹配运算,将整个问题分层分类处理,从而使大问题分散在各个子问题当中,并通过逐层处理达到了降低算法复杂性、减少死锁的目的,最终实现自动排课。     

一个解决高校排课问题的演化算法

针对当前高校存在的排课效率低下问题,有必要采用一种有效的算法结合计算机实现自动排课。文中在比较各种不同算法的基础上,提出了一种使用局部杂交算子的演化算法。该算法采用矩阵编码方案,通过惩罚函数满足排课表问题的多重约束条件。模拟实验证明,该算法可有效地解决高校排课问题。     

基于回溯法的排课算法

多年来,排课算法是众多专家学者感兴趣的课题,同时也取得了诸多研究成果,诸如基于图论的排课算法、利用人工智能进行排课等。但这些算法都相对复杂,在软件实现上有一定的难度。该文利用回溯算法来解决排课问题,方法简单,易于软件实现。     

基于回溯法的排课算法

多年来,排课算法是众多专家学者感兴趣的课题,同时也取得了诸多研究成果,诸如基于图论的排课算法、利用人工智能进行排课等。但这些算法都相对复杂,在软件实现上有一定的难度。该文利用回溯算法来解决排课问题,方法简单,易于软件实现。     

高校成教排课管理系统设计与实现

随着成人教育的迅速发展,在校生人数不断增多．排课管理系统在教务管理工作中发挥着越来越重要的作用。如何在现有的教室、教师资源的基础上,实现排课的智能化,提高排课的准确性和及时性是教务管理工作者面临的重要课题。针对高校成教教务管理的特点,主要论述了排课管理系统的重要性,分析了系统结构,并在分析遗传算法的基础上利用PB和SQL SERVER2000实现了高校成教排课管理系统的开发。系统的实施可以在充分利用现有的教学资源的基础上,提高高校成教教务管理部门的工作效率,满足教务管理工作不断发展的要求。     

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。     

基于优先级的自动排课模块的设计与实现

本文描述了排课问题及在设计排课系统时应考虑的各种约束条件,在分析其它排课算法的同时结合孝感学院实际情况,提出了一种基于优先级的自动排课算法,并以该算法设计了一个排课系统。经实验,该系统获得了较快的处理速度和较满意的处理结果,实现了计算机自动排课的功能。     

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题，提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型，并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理；其次构建了基于R2的高维多目标差分进化（R2-MODE）算法的推荐式选课模型，算法改善了高维复杂空间中的搜索能力；最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明，所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比，在收敛性上提高了50%，与基于支配关系的ε-MOEA相比，在分布性上提高了5%，所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中，所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐，为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持，为智能选课提供了一种新的方法。     

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理;其次构建了基于R2的高维多目标差分进化（R2-MODE）算法的推荐式选课模型,算法改善了高维复杂空间中的搜索能力;最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明,所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比,在收敛性上提高了50%,与基于支配关系的ε-MOEA相比,在分布性上提高了5%,所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中,所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐,为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持,为智能选课提供了一种新的方法。     

关联规则挖掘在高校排课过程中的应用

在“先选课后排课”模式下，高校排课的关键是发现冲突课程集；采用挖掘关联规则的方法可以挖掘出冲突课程集；文中给出了仿真实验的结果。     

高校智能排课系统的设计与实现

以教学任务为基本单位,在计算教学任务排课优先级的基础上,对教学任务的时间和教室的安排均采用优化资源查找的算法,设计并实现了一个高效智能排课系统。经实际运行表明,该系统具有良好的适用性和实用性。     

差分进化布谷鸟算法在实验室排课中的应用

随着高校实验课程比例越来越高,针对传统实验室排课手段效率低、出现冲突的可能性高等缺点,提出了一种基于改进布谷鸟算法的智能排课模型。首先,定义了课元表示教师在什么班级上什么课程,把排课问题转化为课元确定教室-时间对,提出了一个多目标、多约束的排课数学模型。其次将数学模型的求解转化为对二部图进行完美匹配操作获取初始解。然后,利用差分进化方法改进了布谷鸟算法,实现布谷鸟算法在实验室排课中的应用。最后,通过对仿真实验的结果分析来验证算法可行性与有效性。