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。     

高校排课系统的研究与设计

排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一.如何更好的解决教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行,起着十分重要的作用.随着高校教育事业的不断发展,学生人数不断增加,课程开设也不断增加,使得原有的教务管理方法远远不能适应形势的需要,而课程表编排则是解决这一问题的较好手段.因此,课程编排逐渐成为教务管理的重要内容.对排课系统进行研究的目标是:根据高等学校排课管理工作的特点,开发出操作简便、灵活、实用、安全的高校排课管理系统,满足教务管理工作不断发展的要求.     

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.     

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。     

改进型免疫优化算法求解排课问题

为了有效地求解高校排课问题,设计了基于免疫优化算法的排课方案。给出了高校排课问题的数学模型,构建了基于免疫算法的求解框架,并进行了实验验证。实验结果表明该设计的排课方案能够有效地解决高校排课问题,具有较好的应用价值。     

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。     

学分制下以课程为中心的计算机排课系统设计

随着当前招生规模不断扩大和学分制改革不断深入,传统学年制下以班级为核心的排课方法已经难以继续。论文所提出的以课程为中心的计算机排课系统正好可用于解决当前高校复杂的大规模排课问题。在此基础上,笔者设计了学分制下以课程为中心的计算机排课系统的业务模型,同时并对在此模型基础上的排课问题中的几个关键问题给出了解决方法。     

基于贪心法和禁忌搜索的实用高校排课系统研究

在深入分析普通高校排课的流程、特点和难点的基础上，提出一个基于贪心法和禁忌搜索的排课算法。算法采用基于优先级的贪心法构造排课的初始解，进而利用禁忌搜索获得全局较优的排课结果。设计中充分考虑了当前高校课表问题的实际情况，如课程性质对排课的要求、教师的特殊要求等。实现的原型系统同时支持自动排课和交互式排课，对于一些难度较大的问题，可以通过人机交互方式来解决。通过对高校的实际排课数据进行测试，结果表明该算法可行且能够有效地提高排课效率。     

基于群体优势遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案：新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

基于Web的高校通用分级排课系统设计与实现

排课一直是各大高校比较繁杂的一项工作，传统排课费时费力。在研究和分析了以往的一些排课软件基础上，设计并实现了基于Web的高校通用分级排课系统，解决了一些实际问题。     

基于遗传算法的排课问题分层研究

分析了目前高校排课存在的问题,研究如何利用遗传算法解决排课问题以及冲突,并设计应该考虑的各种约束条件。把传统的排课问题分为时间排课和教室排课两个方面来研究,在时间排课方面又分为单目标排课和多目标排课两个步骤来考虑。通过计算机化管理的排课问题,能够有效地提高工作效率。     

高校排课过程中遗传算法的作用

对于国内高校来说,排课工作是每个学期开始之前的工作重点。如何进行科学有效的课程安排,将教师、教师和学生进行最优搭配,是高校排课工作需要解决的实际问题。遗传算法是基于达尔文生物进化论和遗传学的一种计算方法,能够通过模拟自然的形式对部分问题求出最优解决方案。本文对遗传算法的基本概念做了简要介绍,对其在高校排课工作中的作用进行了深入分析,以供参考。     

基于三维免疫遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

基于DPSO的高校排课算法的实现

在对高校排课问题进行分析的基础上,提出一个基于DPSO的排课算法。算法采用矩阵编码方式。对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。利用C#语言实现了基于离散粒子群算法的排课系统,并以三个学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估,测试结果表明粒子群算法在排课系统中不仅解决了高校复杂的排课难题而且实现了智能化、人性化的排课过程,同时也验证了本系统的可用性。     

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。     

采用十进制最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

本文分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法,设计了多种改进方案,包括十进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、最佳个体置换策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明,该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

采用新型编码GA的高校排课问题仿真研究

深入分析了高校排课问题,建立了它的数学优化模型,构建了该问题的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来进行仿真研究,设计了多种改进方案,包括：三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能有效地解决高校排课问题。