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。     

D_时刻表算法实现运动会竞赛日程表的自动生成

竞赛日程表的生成是运动会编排中最复杂的一个环节,是一个典型的时间规划问题。而现阶段,国内高等院校使用的运动会管理系统,大多无法实现竞赛日程表的自动生成,仍处于手工编排。针对这一空缺,运用文献[1]中介绍的有效解决时间规划问题的D-时刻表算法,提出一套运动会竞赛日程表的自动生成方法,并用实例说明其可行性。     

改进后的D_时刻表算法及其在实际中的应用

为了处理现实生活中事件发生除了先后关系以外还客观存在的时间宽度问题，文中实现了一种可以实际操作的方法。该方法是以文献[1]中的求解D_时刻表的方法为基础，分析找到了其不足的地方并加以改进。文中利用改进后的算法对该校校园运动会项目进行安排，结果表明该方法取得了较好的效果，从而实现了对该类问题的一种新的解决方法，使得解决该类问题成为现实。     

D_时刻表算法实现运动会竞赛日程表的自动生成

竞赛日程表的生成是运动会编排中最复杂的一个环节．是一个典型的时间规划问题。而现阶段，国内高等院校使用的运动会管理系统，大多无法实现竞赛日程表的自动生成，仍处于手工编排。针对这一空缺，运用文献[1]中介绍的有效解决时间规划问题的D-时刻表算法，提出一套运动会竞赛日程表的自动生成方法，并用实例说明其可行性。     

OLE自动化技术二次开发Microsoft Publisher

以列车时刻表为例,以VisualC＋＋为工具,介绍利用OLE自动化技术对Microsoft Publisher开发,实现自动编制时刻表。利用此技术,设计实现了列车时刻表智能编排系统,该系统在中国铁道出版社试用后,效果良好。     

D—时刻表的求解算法

在文[1]中,我们提出了时间关系约束的关系矩阵表示法,本文是文[1]的继续.在给定的时间关系以及时间宽度的约束条件下,求同时满足这两个约束条件的时刻表,称为D-时刻表.文中讨论了D-时刻表、最优D-时刻表的求解方法以及它的计算复杂性.     

Excel模板在列车时刻表中的应用

以列车时刻表为例详细介绍了如何利用Excel模板来制作报表的技术以及在制作批量时刻表报表过程中存在的问题与相应的解决方法。通过采用Excel模板方法，不但能满足制作不同类型复杂时刻表的要求．同时也降低了编程中报表输出部分的开发难度并增强了用户对最终报表的可操作性。     

时间规划中受资源约束的R_时刻表求解

张铃、张钹教授等人在Allen的时间世界模型基础上,用时间关系的关系矩阵法求解满足所有时间关系约束的R_时刻表。本文在求解R_时刻表算法基础上考虑资源因素,在资源有限的条件下,给出求解时刻表的方法,满足解决实际问题的需要。     

时间规划问题中R_时刻表及其应用

为了处理实际生活中出现的对有时间先后关系约束的事件进行排序的问题,诸如学校排课问题、运动会会场安排问题等一系列资源分配问题,文中实现了一种解决该问题的算法。该算法以文献[1]中的关系矩阵的方法为基础,构造以时间关系约束为条件的时刻表———R-时刻表的一种算法。利用该算法对运动会会场项目进行安排,结果表明在仅为时间关系约束的前提下取得了较好的效果,从而实现了对该类问题的一种新的解决方法。     

R_时刻表及其应用

求解R-时刻表是一个NP难问题,文中改进了一种有效的求解R-时刻表的时间规划算法并加以实现。该算法是建立在Allen的时间世界模型基础上,利用时间关系的关系矩阵方法来得到一致满足所有时间关系约束R-时刻表的一种算法。利用该算法实现了一个简化运动会项目的安排,验证了算法的有效性和实用性。     

一种在.NET下实现的全新日课表编排算法

该文来自吉林省教育厅十一五科技规划项目《高等医药院校教学资源综合信息管理与绩效评估系统》(项目编号:吉教科合字2006第123号)。在项目研发过程中,针对医学院校使用日课表的特点,设计了一种全新的课表编排算法,该算法主要研究在课表编排过程中如何解决各种教学资源如教师、教学场地的合理有效利用问题,避免教师、班级在上课时间、地点上的冲突,实现了高效、准确、科学的日课表编排。算法具有一定的科学性及领域先进性。     

一种求解二部图最大匹配问题新算法及其应用

提出了解决二部图最大匹配问题的分层网络优化算法,并应用新算法对排课问题进行求解。定义了分层网络的概念及匹配的规则,结合广度优先搜索策略生成分层网络体系,然后按网络逆序找出最大匹配。实验表明,算法在解决大规模二部图最大匹配的理论问题和实际应用问题时均能获得准确的结果,具备良好的性能。     

求解多校区排课问题的基因对交叉遗传算法

国内很多高校或中学都建设了新校区,形成了多校区同时运行的格局。为了更好地解决多校区排课时的冲突问题,通过改进编码、交叉、变异算子,改进适应度函数设计,使遗传算法更好地适用于多校区的排课环境。提出的算法采用了二维资源片十进制编码方式,既方便初始种群产生和检测冲突,又减小时间复杂度。通过采用基于基因对交叉和资源变异算子,保证了每次的交叉、变异都有实际意义,以减小交叉、变异后产生硬性冲突的概率,提高进化效率,缩短进化时间。以某高校为例,使用C#和Matlab7.0等工具,通过编码、初始种群的生成、适应度函数设计与计算和遗传进化,实现了对多校区排课系统进行优化。实验结果表明,改进后的遗传算法提高了在排课应用中的可行性,更能适用于多校区排课。     

排课表问题中的分组优化决策算法

针对大学排课表这个多因素优化决策问题,介绍一种分组优化决策算法,它是系统Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｙｓｔａｍ（ＵＴＰＳ）使用的方法。实践表明该算法是行之有效的,在计算机实现课表的自动编排过程中,本算法直到了核心作用。     

基于免疫克隆算法的课表编排方案

将高校课表编排问题转化为带约束的多目标优化问题,基于混合编码,应用免疫克隆算法对随机课表编排方案进行优化。通过基于相似性矢量矩的选择方法抑制抗体浓度,保证种群多样性,避免免疫克隆算法陷入早熟收敛。仿真结果表明,该方案在课程合理性、总体满意度和运行时间方面均能取得较好的效果。     

基于PBIL算法的高校自动排考系统

提出了一种基于PBIL的高校自动排考算法,重点论述了如何优化目标函数与排考约束条件之间的关系,并对PBIL基因选择算法提出了改进。通过实际的测试应用,基于PBIL算法的自动排考系统能够较好地满足学分制下的自动排考需求,对附加约束条件具有较强的适应性,能够满足各个学校的不同排考需求。     

采用再生制动的地铁时刻表节能优化研究

地铁运行的主要成本是电能消耗,如何降低地铁运行能耗是建设绿色城市的重要课题.本文从列车运行时再生制动产生回馈电网能量出发,建立采用再生制动的地铁列车运行能耗模型.进而,将地铁运行节能问题转化为地铁列车时刻表优化问题,并引入列车运行约束和混合逻辑动态模型约束将该问题建模为一个非线性混合整数规划问题.本文设计了分解协调优化算法,以列车停站时间和发车时间间隔作为优化操作变量进行优化.从仿真结果可知,以不同的操纵变量进行优化均能有效提高再生制动能量利用率,且分解协调算法的求解结果优于传统的模拟退火算法.     

基于GA的飞行员模拟机排班问题求解

飞行员模拟机复训问题是一个多目标、多资源约束的排班问题,具有较高的复杂度,传统遗传算法无法有效求解该问题。为此,提出一种新的遗传算法,利用基因适应度对交叉、选择操作进行改进,以提高种群的多样性和进化性能。在仿真数据和真实数据上的实验结果表明,该算法有效提高了解的精度,加快了种群的收敛速度。     

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.     

一种用于计算城市公交时刻表的复合遗传算法

针对公交时刻表设计问题,考虑客流到站的拥挤特征,结合公交车辆运行和乘客到站的时间约束,建立公交时刻表的优化模型。针对模型的特点,设计有序整数编码的遗传算法,对遗传操作进行改进,采用多种方式相结合的选择操作,以及绝对值比较法的区域交叉操作。通过实例测试,在满足公交企业和乘客需求的前提下,得到最优发车车次和车辆在起点站的发车时刻,并结合均衡时刻发车的结果,表明该算法能够有效地解决城市公交时刻表的优化问题。