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基于智能规划的时间表问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
时间表问题TTP(Timetabling Problem)是一类应用非常广泛的研究课题,目前也出现了各种各样的解决时间表问题的方法,本文简要分析了近几十年时间表问题研究的历史和技术现状,提出基于智能规划方法的时间表问题解决方案,并且我们用SQL语言实现了这一解决方案,通过对学校课程表的模拟实验证明该方法具有较大的实用价值。 相似文献
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采用增强学习算法的排课模型 总被引:8,自引:0,他引:8
时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式,分析了排课问题的数学模型,并研究了用增强学习(Reinforcement Leaming)算法中的Q学习(Q-Leaming)算法和神经网络技术结合解决大学课表编排问题,给出了一个基于该算法的排课模型,并对其排课效果进行了分析和探讨。 相似文献
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基于GENET的时间表问题自动求解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
构造大学考试时间表自动生成系统是一个知名的问题.本文用约束满足问题模型来描述大学考试时间表问题,并提出了一个基于GENET的局部搜索算法来解该问题.该算法采用一些问题相关的策略来提高局部搜索效率.实验结果表明,将“强约束违反”转化为“弱约束违反”的方法能大大地提高算法性能,使该算法优于GENET和演化算法。 相似文献
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解“时间表问题”(TTP)的启发式算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了一种解“时间表问题”的启发式算法,从整个时间表的生成过程来说,它是一种并行和无回溯的方法,从一天的时间表生成来说,它是一种改进的Tabu查代方法。该算法不能保证在任何情况下都能获得可行的时间表,但能保证所获得的时间表是最优的或较优的。 相似文献
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邓敏 《计算机光盘软件与应用》2013,(1):194-195
时间表问题(Time Table Problem,简称TTP)是运筹学领域中组合优化问题之一。随着人工智能技术的发展,人们对自动化解决时间表问题产生了迫切的需要。本文主要介绍了解决时间表问题常用的遗传算法和蚁群优化算法,并对这两种智能算法进行了分析和总结。 相似文献
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基于演化算法的一类时间表问题的自动求解 总被引:6,自引:3,他引:3
本文给出了一种有效的基于演化算法的求解大学的时间表总理2(编排课程和考试)即在很强的资源约束条件下将一些事件(课程或考试)安排到时间段和空间位置的总理2的方法,此方法有杉直接的时间表编码表示和启发式深化算子,并通过惩罚函数保证对约束条件的满足,计算实验表明方法在求解大学考试时间表问题中是有效的。 相似文献
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分析大学课程时间表问题的特征,结合已有蚁群算法的求解策略,构建了新的问题求解模型,提出了一种基于蚁群算法和改进过程的求解算法,并在不同规模的问题实例上进行实验。结果表明,算法在目标函数解的质量上有明显改进。 相似文献
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本文简要介绍了遗传算法和VRP问题,并提出利用遗传算法来解决VRP径问题,基于遗传算法的基本思想设计了合适的算法程序,通过实验表明了遗传算法能够有效地求解VRP问题. 相似文献
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针对多背包问题最优解的求解,设计了一种新的价值密度;在此基础上结合传统的贪心算法,提出了一种求解多背包问题的混合遗传算法。该算法采用整数编码,并采用轮盘赌选择方法,对背包资源利用不足的可行解进行修正处理,对不可行解进行修复处理。并在大量的数值实验的基础上,将该方法与传统方法及简单遗传算法进行比较,实验结果表明,该混合遗传算法提高了问题求解的速度和精度,有一定的优越性。 相似文献
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文章结合遗传算法优化的反演性与混沌优化方法的遍历性,提出了混沌遗传算法,并将其应用于优化问题的求解.实验结果表明,与标准遗传算法比较,该算法具有更好的收敛性能与搜索效率. 相似文献
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物流运输网络中的固定费用运输问题(fcTP)是物流运输中的高级问题,较难得到最优解。本文提出一种基于免疫克隆遗传算法来解决多目标固定费用运输问题。该算法将运输问题的目标函数和约束条件作为抗原,将问题的可行解作为抗体,而抗体与抗原之间的亲和度就用可行解的目标函数值来表示,通过判断抗体与抗原的亲和度和抗体的浓度来克隆选择个体进入下一代。仿真结果表明,免疫克隆遗传算法在固定费用运输问题应用中得到较好的Pareto最优集和Pareto边界。 相似文献
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提出了一种应用于软件回归测试过程中的基于遗传算法的最小化测试用例集算法模型。该算法针对在软件回归测试过程中,测试套间内的测试用例间往往存在着重复覆盖测试需求的情况,因而测试套间中将存在着大量的冗余测试用例,将测试用例与测试需求之间的覆盖关系模型转化为集覆盖模型。然后利用遗传算法强大的全局搜索能力,优化在极小化的测试用例空间,较低的测试成本条件下,覆盖回归测试需求。并通过对算法的仿真结果进行分析表明,该算法较一般的优优化算法具有更高算法性能与效率。 相似文献
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带性能约束的三维布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,进行了基于全局的布局求解方法的探索。由于NP完全问题的计算复杂性,使得遗传算法求解问题的全局最优解时效率较低。改进了遗传算法的初始解,对提高算法的效率进行了研究。并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景,建立了多目标优化数学模型。实例结果与传统遗传算法以及乘子法的计算结果比较,表明该算法具有较好的求解效率。 相似文献