通用排课系统的设计与实现

排课问题是学校的重要工作之,课表的编排是一个有约束的、多目标组合优化问题。遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制,适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂问题,该算法能比较有效地解决排课问题。     

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.     

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.     

基于遗传算法的智能排课模型

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。     

基于遗传算法的高校智能排课系统

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。     

基于遗传算法的高校智能排课系统

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。     

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。     

一种基于遗传算法的排课方法研究

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。     

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。     

遗传算法在排课系统中的应用

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。     

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.     

遗传算法在排课系统中的应用

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。     

开放教育排课问题约束分析与数学建模

高等教育教学管理信息化是高校提高竞争力的关键因素。开放教育作为一种成人性质的高等教育类型,教育资源的非均衡配置限制了开放教育的发展。高校排课问题是一个多目标、多约束的资源与时空组合优化问题。排课问题的求解能够实现教育资源优化配置。本文基于开放教育的特点与教育资源的需求情况,以排课问题为切入点,分析排课问题的各种约束条件,利用数学方法构造求解排课问题的数学模型,为后续智能排课系统的设计与开发提供算法基础。     

基于量子遗传算法的非线性无约束优化方法

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。     

遗传算法在大学排课系统中的应用

大学排课是一个高度复杂的非线性优化问题,因此该问题的解决具有重要的理论意义和很好的应用价值。本文根据我国高校不完全学分制的需求,使用改进的遗传算法实现了新的排课系统。本系统有效地解决复杂教学进度、多节连排、学生个性化选课、分组教学、多教室类型、多教学区教学等问题,满足了新的需求,取得了较好的应用效果。     

遗传算法在智能课表生成系统中的应用研究

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。     

遗传算法在智能课表生成系统中的应用研究

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。     

基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

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,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。     

约束优化问题的混合遗传算法研究

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.     

基于遗传算法的排课问题研究

排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,同时也是一个NP-hard问题。因此,该文选用将遗传算法引入排课问题中,首先对排课问题进行了描述,在此基础上提出了一种基于遗传算法的排课算法,并对其进行了仿真实验,最后较快的找到了问题的最优解或次优解。