遗传算法在排课问题中的应用

遗传算法作为一种启发式搜索方法已经被越来越多地应用到了各个领域,本文主要描述了如何将遗传算法运用到排课问题中,从而实现智能和自动的排课功能。本文首先从具体的排课问题入手,分析各种约束条件,抽象出数学模型,接着论述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进,以便能够提高算法的效率,获得全局近似最优解。     

遗传算法在排课系统中的应用与设计研究

为了方便教学管理方面的课程安排,在研究遗传算法的基础上,以软件工程的思想研究了排课系统的设计过程,并使用Java语言实现了基于遗传算法的排课系统。经过测试,该系统能自动完成自动排课和手动调整功能。     

高校排课系统优化算法的研究与实现

为了提高继续教育学院排课系统的效率,提出了粒子群算法与改进的遗传算法相结合来实现排课方案的综合算法。该算法可以减小排课的冲突率、提高排课的成功率及缩短排课系统的运行时间。经过测试验证该算法的平均准确率达到99．8％,实验结果证明该算法能够快速准确的完成排课方案且易于在排课系统中实现大大减轻了教务管理人员的工作量。     

基于空间模型和遗传算法的高校排课系统

如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.     

采用三维自适应遗传算法的高校排课问题研究

根据教师、学生、课程、教室和时间要求建立多约束数学模型,并结合遗传算法特点,对其各个步骤进行了改进,提出了基于三维自适应遗传算法的排课方法。实验结果表明,与传统排课方法相比,基于三维自适应遗传算法的排课方法能有效降低课程之间的冲突率,提高排课效率和成功率。     

基于改进型遗传算法求解高校排课问题

随着信息技术的不断发展和教育改革的不断深入,通过信息技术实现教学管理的智能化已经成为可能。排课作为教学管理的核心内容之一,它是衡量教学管理水平的重要指标,它是教学管理智能化的重要体现。本文的研究是通过学校的教学计划分析并建立排课的数学模型,对传统的遗传算法进行改进,设计出一种改进的自适应的遗传算法求解排课问题,改进的自适应遗传算法相对于传统的遗传算法在排课效率上有很大提高。     

遗传算法应用于排课问题中的教师安排最优化

介绍由计算机根据教师的意愿,利用遗传算法自动进行排课,最大限度地满足教师的愿望,对资源作出优化合理的安排。而且,利用Excel实现排课的遗传算法。排课分为教师安排和课程时间的安排两部分。本篇论述教师安排。     

遗传算法应用于排课问题中的时间表最优化

介绍由计算机根据教师的意愿,利用遗传算法自动进行排课,最大限度地满足教师的愿望,对资源作出优化合理的安排。而且,利用Excel实现排课的遗传算法。排课分为教师安排和课程时间的安排两部分。这里论述课程时间的安排。     

基于遗传禁忌算法结合解决排课问题

排课问题是一典型NP-Hard问题，通常可以使用遗传算法进行解决，把遗传算法与局部搜索方法禁忌算法有机结合起来，是改进遗传算法性能的一个卓有成效的方法。使用遗传禁忌算法解决排课问题，并且通过改变个体适应度的计算方法，避免了排课中课表的两极分化现象。通过实验，该方法可以取得较好的排课结果。     

一种基于遗传算法在编排课程表中的应用

课程表排课安排和管理是每个学校教务活动中非常重要的工作,它依靠计算机来完成复杂的排课部分,避免了手工排课产生的老师上课时间冲突和教室冲突。该文运用遗传算法的全局寻优对自动排课系统的设计构思和实现过程进行了研究,并利用遗传算法对问题进行求解。在演化过程中采用一种新的遗传策略,加速了群体的收敛速度。并得到了一个解决适合学校要求的课程表模型的好的算法。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

深入分析了排课问题的内在实质,抽象出求解排课问题的数学模型。在此基础上详细地阐述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进。对比试验证明改进的算法能够提高智能排课的效率。     

高校排课系统的设计与实现

高校排课系统要求十分严格的可靠性和合理性,各高校一般都是根据自身的特点来定制排课系统,很难推广到所有高校使用。为此,该文根据高校排课的特点,对高校排课系统的需求进行了深入的分析,主要对系统中数据库的设计,并对遗传算法这个高校排课系统中的核心算法的实现进行了研究。     

基于遗传算法的排课问题适应度函数设计

排课是各类学校教学管理工作中重要而且相当复杂的管理工作.排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题.遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制,善于处理传统搜索算法难以解决的复杂的和非线性的问题.对于使用遗传算法解决排课问题中关键的适应度函数进行设计,验证结果表明能较好地实现排课目标,为设计出科学、优秀的排课系统提供理论依据.     

基于约束满足和遗传算法的排课算法

针对高校排课过程中存在诸多资源约束因素的问题,提出一种将遗传算法与约束满足算法相结合的排课算法,由约束满足算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。算法中单个排课任务的局部最优解具有全局最优性。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

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.     

基于改进的免疫遗传算法的高校排课系统的设计

基于高校排课需求,通过改进传统的免疫遗传算法,使用MySQL数据库和C++编程技术开发一套智能排课系统.此系统能够对高校课程数据进行整合,从而实现一键智能排课功能,自2020年1月上线运行以来效果良好.此系统所实现的基于高校课程的智能排课功能可满足国内大部分高校的排课需求,在降低排课错误率的同时,提升高校的信息化水平.     

基于遗传算法的排课问题分析与研究

排课问题是多目标整合优化问题,即时间表问题。经过人们多年的研究,最终遗传算法在排课系统的理论研究与实践应用中都取得了很大的成就。基于此,笔者分析了基于遗传算法求解排课问题的最优解,首先分析了排课问题的基本因素,进而建立了数学建模,最后通过选择、交叉和变异等过程和仿真实验进而说明并获得最优解。     

遗传算法在排课问题中的应用研究

高校教育模式的不断发展,使得排课过程中的各种约束因素更加复杂。针对高校排课过程中的各种约束条件进行分析,建立了基于遗传算法的染色体编码,分析了在遗传算法中进行教室调度、生成初始种群和应对冲突,并对应用遗传算法来解决排课问题进行了系统建模。     

用量子遗传算法求解大学排课问题

作为典型的NP完全问题,大学排课问题在教务管理系统中非常重要。该文通过对大学排课问题的数学模型的分析,运用量子遗传算法进行求解。实验结果表明,利用量子遗传算法求解大学排课问题要优于使用遗传算法。     

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。