求解课程表问题的启发式算法综述

课程表问题具有约束较多,关系复杂等特点,是一种特殊的调度问题,在算法复杂度上是NP完全的。该问题具有广泛的应用价值。本文主要对求解该问题的启发式算发的内容和研究进展进行了探讨。     

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。     

混合算法在大学课程表问题中的应用研究

大学课程袁问题是时间表问题之一,也是一个多因素的优化决策问题.文章提出的混合算法,基于动态规划的思想,对大学课程表问题进行分阶段求解,分别采用遗传算法分配时间,采用最佳适应算法分配场地.实验结果表明,这种方法既保证了课表的质量,又有利于工程上实现和扩展.     

基于D_时刻表算法的大学课程表的求解

根据现在大学编排课表的特点设计了一种全新的方法,即用时间规划中的D_时刻表算法来对课程表进行编排。这是以文献[2]的求解D_时刻表的方法为基础,参照近年来人们多采用的遗传算法,加以改进的方法。结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

课程表问题的一种模拟退火超启发式算法

课程表问题是经典的组合优化问题,属于NP-hard问题.长期以来人们一直都在寻求快速高效的近似算法,以便在合理的计算时间内准确解决大规模课程安排问题,并提出许多有效且实用的启发式和元启发式算法.在此基础上提出了一种基于多个图染色启发式规则的模拟退火超启发式算法.在超启发式算法的框架中,用模拟退火算法作为高层搜索算法,多个图染色启发式规则为底层的构造算法.与现有的方法相比,该算法具有很好的通用性,可以很容易推广到考试时间表、会议安排.旅行商问题、背包问题等应用领域.实验表明,该算法是可行有效的,且无一例时间、空间冲突.     

课程表自动编排系统的再开发

根据课程表自动编排系统运行过程中的需求变化，应用敏捷软件开发思想重构系统，对系统再分析。     

基于优先级考试自动编排的算法研究

利用计算机进行考试自动编排,涉及到的约束条件纷繁复杂,本文论及了一种基于优先级的考试编排算法,根据约束条件将教师,教室,课程各定义一个特征函数,来计算他们各自的优先级别,结合分治法、贪婪法等多种算法思想来排出无冲突的,人性化的考试编排表。     

课程表自动编排系统的再开发

根据课程表自动编排系统运行过程中的需求变化,应用敏捷软件开发思想重构系统,对系统再分析。     

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。     

实时协同的调度算法研究

研究了目前流行的实时调度技术,归纳总结了不同调度技术下的典型调度算法,介绍了实时调度算法的调度规则、调度特点、适用场合以及需要解决的问题,分析了典型商业实时操作系统中的调度技术,提出了增强操作系统实时性能需要解决的技术问题,为将优秀的实时调度算法应用在实时操作系统中奠定了理论基础。     

遗传算法在高校排课系统中研究与实现

随着高校的不断扩招和合并,由于教学资源的有限,合理的安排教学计划已经成为一个日益严峻的问题. 排课以及教室的合理利用已经成为教学计划管理的一项重要工作. 本文通过对遗传算法和高校排课需求的研究,从教室调度,冲突检测和时间规划三个方面进行深入分析,并且对对应算法的流程进行了详细的描述和设计. 通过遗传算法里面的选择、交叉、变异等具体方法对初始种群不断进化,并最终获取最优化的课表. 最后本文通过Visual C++实现该排课系统,验证了算法的可行性.     

自动排课系统算法的设计与实现

排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一.解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行,有着十分重要的意义.首先对排课的已有算法作了相关的调查研究,对于过于复杂且不切合高中实际的算法予以扬弃,而对于一些简单、实用的算法加以综合、深化,从而形成笔者认为合理的算法--优先级自动排课算法,并通过具体实例实施展现,且对排课结果予以检查,具有较好的合理性和实用性.     

UTP中一种分阶段求解算法

大学课程表问题UTP是一个应用广泛的、典型的组合优化和不确定性调度问题,并且已经被证明是NP完全问题。本文提出了一种分阶段解决大学课程表问题的算法,将课程表问题划分为时间安排和空间安排两个阶段,分别采用智能算法和最佳适应算法逐段求解,并最终求得全局较优解。通过设计实验对算法进行分析,结果表明这种分阶段决策算法在保证课表质量的同时能够有效减小遗传算法在求解UTP问题中的复杂度,提高程序的运行速度。     

遗传算法在排课问题上的应用研究

研究了科学排课所需遵循的原则和编排课程表所涉及的因素、问题,总结出在排课中出现的各种时间资源、空间资源、教师资源的冲突。根据排课的特点,以优化时间和空间两种资源为目标,采用鲁棒性较好的遗传算法,并进行了详细的算法设计。针对遗传算法的搜索效率较低问题,结合实验深入研究了各种优化算法的优缺点,经实验表明,该算法的设计对于解决排课问题具有优势。     

一个解决高校排课问题的演化算法

针对当前高校存在的排课效率低下问题,有必要采用一种有效的算法结合计算机实现自动排课。文中在比较各种不同算法的基础上,提出了一种使用局部杂交算子的演化算法。该算法采用矩阵编码方案,通过惩罚函数满足排课表问题的多重约束条件。模拟实验证明,该算法可有效地解决高校排课问题。     

回溯算法与计算机智能排课

用计算机进行排课在我国还是一个较新的尝试,根据在武汉大学进行计算机排课的实践,分析了排课问题的数学模型,发现利用回溯算法进行计算机处理是一条比较现实的途径,给出了一个普遍的处理流程,同时对其排课效果进行了分析和探讨。     

利用遗传算法求解中学课表安排问题

论文采用三维编码方式及相应的遗传算子构成的遗传算法求解中学课表安排问题,通过实例验证该方法具有良好的收敛性,可产生比较优良的排课方案。     

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。     

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。