基于遗传算法的排课问题研究

以黄河水利职业技术学院教务排课为对象,利用遗传算法自适应、随机搜索和高度并行的特殊功能,近似求解排课这种带有约束的多目标优化组合问题。对排课问题的实质、遗传算法的编码方案、交叉方案和冲突检测等操作进行了研究。     

遗传算法在高校排课中的应用

分析了排课问题的数学模型,提出了一种遗传算法.该算法采用矩阵编码方案,建立罚函数满足课表问题中的多重约束条件.结果表明,该算法能比较有效的解决排课问题.     

大学排课问题中的遗传算法设计

排课问题实际上是时间表优化的问题,由于其超大的求解规模和众多的约束条件,是运筹学领域和计算机领域一直致力寻求解决但没有得到解决的NP难解问题.本文针对大学排课问题,讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法,并讨论了处理冲突的算法.     

基于遗传算法的排课设计

阐述了遗传算法在课表生成过程中的应用。介绍了针对排课问题,遗传算法所涉及的编码方案,采用了布尔矩阵形式来实现、适应度函数的确定,主要涉及节次优度和周次组合优度这2个参数、和遗传操作的3种操作方法的实现过程。     

基于改进遗传算法排课系统应用研究

针对复杂的排课问题,结合高校实际排课需求,本文将排课问题抽象成一个计算机可以求解的多约束多目标组合优化问题。建立排课问题数学模型,引入遗传算法,提出一种改进的算法方案来求解排课问题。同时,设计了染色体编码和适应度函数,采用自适应参数调整的交叉概率和变异概率,讨论了遗传算法在排课系统中的应用,并采用Matlab工具进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法平均适应度值高于传统遗传算法平均适应度值,收敛性好,提高了全局搜索能力,与传统的遗传算法相比,能更有效的解决高校排课问题。该研究可以较好地解决排课问题。     

基于改进遗传算法的排课方法研究

列举了排课问题中的软约束条件和硬约束条件,提出了一种基于遗传算法的新排课方法.该方法合理安排了高校排课过程中的各种资源,对传统遗传算法做了改进,采用了自适应的交叉概率和变异概率,改善了排课的收敛性和效率.     

基于时间资源的大学排课问题研究

通过研究时间资源库的形成策略,分析基于时间资源的排课算法,并对该算法与其它排课算法如遗传算法、模拟退火算法等进行比较,得出在解决大学排课问题时,该算法要比用其它排课算法简单、可靠、灵活,尤其在解决排课冲突问题上.     

排课问题的一种二维编码的遗传算法

本文针对排课问题提出了一种包含教师、班级、课程、教室、上课时间段等信息的二维染色体编码方法,根据排课问题的约束条件构造出相应的适应度函数,利用遗传算法的迭代思想求解排课问题,并验证了所得课表的可行性和合理性.     

抢占式资源受限项目调度问题的遗传算法

要: 针对抢占式资源受限项目调度问题中任意活动只被允许抢占最多1次的子问题,在经典的活动列表和优先权值编码方案基础上,引入抢占点概念,设计2种新的二维编码方案,并设计相应的解码方法.在4种编码方案基础上,采用不同的选择算子、交叉算子及变异概率,并对各种遗传算法的参数设置进行系统的实验测试,确定各方案的最佳参数设置.基于标准PSPLIB数据集设计大规模计算实验.结果表明,在资源受限项目调度问题中引入抢占能够显著缩短项目工期,采用优先权值编码方案的遗传算法在抢占式资源受限项目调度问题上有良好的求解效果,当问题规模扩大时采用活动列表编码方案的遗传算法也表现良好.     

排课问题的一种遗传算法适应度求解方法

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。     

OFDM系统中下行链路的实时公平调度算法

提出了应用于以正交频分复用技术为基础的蜂窝移动通信系统的下行链路资源调度机制，称为实时公平调度算法。该算法通过独特的初始化子信道分配机制获得一个比较公平的子信道分配，然后通过公平精度参数控制迭代进一步优化使子信道分配更公平，并通过最小公平指数使分配方案满足公平约束条件。仿真分析证明，在每个调度周期内实时公平调度算法可以保证所有用户公平地共享带宽资源，而且可以满足给定的最小公平指数要求。     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。     

联合用户调度的上行Alamouti MIMO多用户检测

针对Alamouti空时编码的上行多用户MIMO系统,提出了一种线性检测算法.算法首先对接收信号进行重组再线性处理,避免了使用高复杂度的非线性检测算法.然后提出了一种基于最大最小准则的用户调度算法以进一步提高系统的检测性能.最后针对穷举调度算法高复杂度的缺点,设计了一种快速调度算法,能在检测性能降低不多的同时较大的减小系统的运算负荷.仿真结果表明文章所提算法具有优异的性能.     

应用WFQ的分级分组调度算法

通过二级分级调度体系 ,并采用加权公平队列算法 ,为不同业务种类在计算机通信网络共存时 ,存在的队列调度中的公平性和优先性问题 ,提出了一种解决方案 该方案简单灵活 ,并能在很大程度上满足不同业务种类的需求     

基于OFDMA资源调度分配算法的研究

针对OFDMA系统的特点,提出了一种按用户数据速率与信道条件进行资源调度分配算法。该算法在满足一定的公平性原则下,根据用户的信道参数与业务需求,动态分配子载波与传输时隙。同时还给出了该算法的具体实现步骤及在M.1225信道条件下的仿真结果,其结果表明:利用该资源调度算法可提高OFDMA系统的通过率近3倍。     

CDMA2000 1xEV-DO系统分类运算法则研究

CDMA2000 1xEV-DO系统采用均衡公平(Proportional Fair,PF)运算法则,它在确定一个终端何时开始服务时,充分考虑到公平性原则及系统的吞吐量.这一法则可以在保证用户间公平性的条件下提高系统的吞吐量,但不能对不同等级的用户提供不同的服务质量(Quality of Service,QoS).假设了一种改进的运算法则,并进行了仿真.仿真结果表明,该运算法则可为不同的用户提供不同的吞吐量及QoS,而与此同时,系统的总吞吐量只有轻微衰落.     

自适应无线传输系统中的公平分组调度算法

针对自适应传输系统中带宽随时隙不均匀分布（BUDTS）造成无线分组调度算法难以保证公平性的问题，提出了一种公平约束最大速率调度（MRSFC）算法。引入公平上限参数，在保证业务公平指数低于上限的前提下，让接收信噪比最大的用户使用信道，并选择合适的调制方式，从而达到较高的无线资源利用率和系统吞吐量。针对原有Gilbert-Elliot信道模型无法用于分析自适应调制系统的问题，利用有限状态马尔可夫过程建立信道模型并进行仿真。结果表明，MRSFC算法具有较高的系统吞吐量，并且能够在公平性和无线资源利用率之间进行灵活的折中     

基于狮群算法的数字孪生车间调度问题优化

针对柔性作业车间调度问题,提出一种基于狮群算法的数字孪生柔性作业车间调度方法。基于实际生产过程的需求,使用狮群算法生成柔性作业车间调度初始方案,建立物理车间与虚拟车间实时交互的数字孪生柔性作业车间调度模型,在搭建的虚拟车间中对初始调度方案根据设备利用率进行方案优化。采用数字孪生模型解决设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。通过使用真实车间数据对机加工车间生产调度过程试验,结果表明,采用狮群算法求解柔性作业车间调度问题,搜寻能力强,搜索速度快,可以在不同规模的问题中找到更优的解决方案;狮群算法结合数字孪生的柔性作业车间调度方案能够整体优化系统性能,有效处理扰动带来的延长生产时间问题。     

用改进的匈牙利算法实现粗粒度的子任务调度

分布式应用系统可根据设计任务的复杂程度和系统资源状况进行任务调度，主要通过寻找可行的匹配方案来实现相应的目标模型。指出了实际应用中对任务调度和负载平衡的迫切需求，分析了任务的粒度和调度算法，构造了资源评估矩阵，描述了粗粒度调度的数学模型，提出了改进的匈牙利算法，并给出了算法实例，进一步说明了改进的匈牙利算法应用于服务器集群系统时可以优化对网络资源的使用。     

四向穿梭车系统的提升机调度优化

提升机作为四向穿梭车系统的瓶颈资源,其调度方案的优劣与系统作业效率密切相关。针对提升机的调度问题,提出了一种调度策略。首先,将提升机调度问题转化为含运输时间的柔性作业车间调度问题,并考虑同层任务的执行顺序约束,构建提升机调度数学模型。其次,提出了一种改进型混合遗传算法对模型进行求解,该算法以混合遗传算法为基础,针对混合遗传算法易产生不合法个体导致算法搜索能力下降的问题,提出了一种个体修正方法,以增强算法的搜索能力。最后,采用某农产品冷库的实际数据对模型及改进型混合遗传算法的可行性与有效性进行了验证。结果表明,相比于仓库中实际应用的策略,改进型混合遗传算法可使任务完成时间至少减少24.66%。