UTP中一种分阶段求解算法

大学课程表问题UTP是一个应用广泛的、典型的组合优化和不确定性调度问题,并且已经被证明是NP完全问题。本文提出了一种分阶段解决大学课程表问题的算法,将课程表问题划分为时间安排和空间安排两个阶段,分别采用智能算法和最佳适应算法逐段求解,并最终求得全局较优解。通过设计实验对算法进行分析,结果表明这种分阶段决策算法在保证课表质量的同时能够有效减小遗传算法在求解UTP问题中的复杂度,提高程序的运行速度。     

用基于随机权重方法的遗传算法求解大学课程表问题

在分析大学课程表问题的基础上,提出了用基于随机权重和方法的遗传算法求解大学课程表问题,并对整个算法进行设计与实现.系统的实验结果表明,改进的遗传算法能够较好地处理大学课程表问题.     

一个高校排课系统

公共时间表问题属于NP-完全类问题,因而是十分难解的。本文提出了课程表问题的一个实际解法,并给出了解课程表问题的若干有效算法。其中主要有:(1)排课算法;(2)最小影响度算法;(3)分层的时间模式算法;(4)大教室调度算法。这些又是基于巧妙地使用了十六进制全息码对时间表被占用的特征进行描述。本系统还具备灵便的数据输入模块和全信息的输出打印模块。全院二百多门课仅一个多小时即排完。本系统在IBM-PC机上使用PASCAL语言实现。     

求解课程表问题的启发式算法综述

课程表问题具有约束较多,关系复杂等特点,是一种特殊的调度问题,在算法复杂度上是NP完全的。该问题具有广泛的应用价值。本文主要对求解该问题的启发式算发的内容和研究进展进行了探讨。     

改进的D_时刻表算法在大学课程表问题中的应用

课程表的自动生成是大学课程表编排中最复杂的一个环节,是一个典型的时间规划问题。针对这一问题。本文设计了一种全新的使用改进的D_时刻表的设计方法,提出一套大学课程表白动生成方法。该方法是以文献[5]中介绍的有效解决时间规划问题的D_时刻表算法为基础,并通过试验说明了该方法具有一定的可行性和有效性。     

混合算法在大学课程表问题中的应用研究

大学课程袁问题是时间表问题之一,也是一个多因素的优化决策问题.文章提出的混合算法,基于动态规划的思想,对大学课程表问题进行分阶段求解,分别采用遗传算法分配时间,采用最佳适应算法分配场地.实验结果表明,这种方法既保证了课表的质量,又有利于工程上实现和扩展.     

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。     

基于优先级链表结构的大学排课算法设计与实现

针对计算机解决大学课程表问题的难点,提出使用优先级链表解决课表问题的贪心策略。该策略定义了特有的数据优先级权重,并以权重为基础生成排课数据的优先级链表,以优化设计编码,实现了一种基于链表操作的贪心排课算法。     

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.