共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
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. 相似文献
3.
高校智能排课系统算法的研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
4.
马海滨 《数字社区&智能家居》2014,(3)
随着高校的不断扩招,如何用有限的资源来保持教学的有序性,使高校智能排课成为一个多约束、多目标优化问题。传统的智能排课算法效率低,并且不能很好的解决课程冲突的问题,无法满足现代高校教务管理的要求。该文对排课问题进行分析,在对可能的约束条件进行归纳的基础上,建立了比较通用的排课模型;然后根据模型,设计了相应的改进遗传算法,常识在满足所有硬约束条件和尽可能多的软约束条件的情况下实现多校区智能排课。实验结果表明,利用算法进行不同场景下的排课性能测试,测试结果表明了算法的实际可行性。 相似文献
5.
新形势高校的发展,高校教务管理中的排课问题显得更为复杂。排课问题是一个典型的组合优化和不确定性调度问题,也是一个完全问题。该文根据高校实际情况,从遗传算法的基本理论着手,研究如何利用遗传算法解决高校排课中的资源冲突、课表优化等问题,并引用了哈希表和时间粒度的概念,对传统遗传算法染色体的编码模式进行了有益修正,增强了模式的灵活性。实验证明.遗传算法能够简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间。达到了较高的师生满意度。 相似文献
6.
新形势高校的发展,高校教务管理中的排课问题显得更为复杂。排课问题是一个典型的组合优化和不确定性调度问题,也是一个完全问题。该文根据高校实际情况,从遗传算法的基本理论着手,研究如何利用遗传算法解决高校排课中的资源冲突、课表优化等问题,并引用了哈希表和时间粒度的概念,对传统遗传算法染色体的编码模式进行了有益修正,增强了模式的灵活性。实验证明,遗传算法能够简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间。达到了较高的师生满意度。 相似文献
7.
8.
排课问题是一个多约束、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。本文基于本校教学管理过程的实际情况,利用遗传算法对排课问题建立数学模型,设计了适应度函数,通过选择、交叉和变异等过程,进化得到最优解。实验结果表明该算法能够有效的解决本校的教务智能排课问题。 相似文献
9.
单喆煜 《电脑编程技巧与维护》2013,(8):125-127,132
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。 相似文献
10.
遗传算法是模拟自然选择和遗传的一种随机搜索算法。由于排课问题是一个有约束的、多目标的、难解的组合优化问题,采用具有智能型和并行性的遗传算法,来对排课问题进行求解,是所有求解该问题方法中比较明智的选择。采用了遗传算法作为搜索近似最优解的算法。目的是研究自然系统的自适应行为,并用于设计具有自适应功能的软件系统。 相似文献
11.
12.
针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发.结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法.原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将... 相似文献
13.
14.
张帅 《电脑编程技巧与维护》2009,(8):116-118
随着高校招生规模的扩大,教务管理系统中的排课方式也显得越来越重要。本文讨论了排课问题中的影响因素、各类约束条件、求解目标以及求解难点,运用遗传算法的基本理论,研究了如何解决高校的排课问题。实践证明,利用遗传算法求解排课问题,其搜索过程带有智能性和并行性,并且操作简单,可以更少地依赖于实际问题的情况,从而能够有效地解决排课问题。 相似文献
15.
基于量子遗传算法的非线性无约束优化方法 总被引:3,自引:1,他引:3
量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子旋转门表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。非线性无约束优化是典型的工程应用问题,而复杂非线性函数的优化结果往往不能令人满意,如陷入局部最优等。利用量子遗传算法强大的搜索能力,可以很好的解决复杂非线性函数的无约束优化问题,实验表明量子遗传算法在该类问题中的有效性和可行性。 相似文献
16.
17.
段昌敏 《数字社区&智能家居》2008,(2):714-717
课表的制定是高校教务管理中一项重要而且复杂的基本工作,利用计算机排课可以提高排课质量,把教务工作者从繁杂的排课工作中解脱出来。课表智能生成系统的主要内容就是采用一种合理的算法使用计算机实现课表的自动编排、基础数据的处理、课表的查询和课表的输出等多种功能。本文首先对诸多的课表问题进行比较分析,提出一种使用遗传算法求解问题的方案。并利用软件工程的方法,对课表智能生成系统进行功能进行设计,建立系统数据模型。 相似文献
18.
DUAN Chang-min 《数字社区&智能家居》2008,(4)
课表的制定是高校教务管理中一项重要而且复杂的基本工作,利用计算机排课可以提高排课质量,把教务工作者从繁杂的排课工作中解脱出来。课表智能生成系统的主要内容就是采用一种合理的算法使用计算机实现课表的自动编排、基础数据的处理、课表的查询和课表的输出等多种功能。本文首先对诸多的课表问题进行比较分析,提出一种使用遗传算法求解问题的方案。并利用软件工程的方法,对课表智能生成系统进行功能进行设计,建立系统数据模型。 相似文献
19.
约束优化问题的混合遗传算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
如何处理约束条件与增强局部搜索能力是遗传算法用于非线性约束优化问题的线性约束优化问题的不足,提出了一种基于模拟退火算法与外点法的混合遗传算法,对于不满足约束条件的解用外点罚函数法来修正,同时把退火选择算子作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到实数编码的遗传算法中,来增强其的局部搜索能力.算法兼顾了遗传算法、模拟退火算法和外点法三者的长处,既有较快的收敛速度,又能以较大的概率求得非线性约束优化问题的全局最优解.最后以两个测试函数为算例对算法进行测试,验证了该算法搜索能力强、稳健性好,能获得更好的优化结果.实验结果表明引入外点法处理约束条件是可行的. 相似文献
20.
本文深入地分析了排课问题的软约束条件和硬约束条件,抽象出求解智能排课问题的数学模型。深入分析遗传算法,针对传统的遗传算法,对初始种群进行均匀化、适应度函数、变异算子等方面改进。通过对比实验证明改进的算法完全适用于智能排课问题,而且具有较高的效率,为排课问题的发展提供了新的思路。 相似文献