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。     

遗传算法在排课系统中的应用

根据学校排课的实际情况,建立了一个基于遗传算法的问题模型,可以合理地解决排课过程中的各种冲突,实现资源与时间的优化。就遗传算法在排课中应用与设计实现进行了阐述。     

遗传算法在多校区排课系统中的研究和应用

本文分析了造成多校区高校排课困难的各种因素,研究了如何应用遗传算法来解决多校区高校排课困难的问题,并对该算法进行详细设计,给出了一个基于该算法的排课模型.     

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。     

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。     

遗传算法在高职院校排课系统中的应用研究

随着全国高职院校的建设与发展招生规模正在不断扩大,学生人数增加教倍之多.在繁琐的教务工作中,编排课程表是一个重要且困难的问题.求解排课问题的算法有著名的模拟退火算法、遗传算法、贪婪算法等.分析讨论了影响编排课程表时的关键因素,排课规则及最终目标等问题,利用遗传算法设计了符合学院实际需求的排课系统.     

遗传算法在排课问题中的应用

遗传算法作为一种启发式搜索方法已经被越来越多地应用到了各个领域,本文主要描述了如何将遗传算法运用到排课问题中,从而实现智能和自动的排课功能。本文首先从具体的排课问题入手,分析各种约束条件,抽象出数学模型,接着论述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进,以便能够提高算法的效率,获得全局近似最优解。     

基于遗传算法的高校排课系统的设计与分析

高校排课属于NP完全问题。近年来,随着高校招生规模的不断扩大,很多院校班级和课程也较多,而教师和教室资源又严重短缺,很难制定出合理的课表,并且工作非常复杂,通常要花费大量的精力,且效率低下,这使得排课问题成为一个急需解决且非常棘手的问题。     

遗传算法在智能排课中的应用研究

随着高校招生人数的增加,各高校都面临着教室资源不足的问题,一份安排合理的课程表显得尤为重要。利用运算速度快、处理能力强的计算机进行智能排课势在必行。课表的确定是一个有约束的、非线性的、多目标组合优化问题。基于种群搜索的遗传算法,对于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化、有约束的优化问题,具有很好的效果。研究的是利用遗传算法解决复杂的智能排课问题。     

改进遗传算法在中学排课问题中的研究

中学排课问题受学科多、课时满、教师任教班级交叉等因素影响,存在难度大、复杂度高等问题,目前主要依靠软件生成与后期人工调整,仍存在耗时久、效果不明显的问题。为更好地解决这一问题,选用遗传算法进行研究,并针对这一问题对算法的交叉、变异操作进行改进,旨在通过迭代进化的方式得出较优的排课方案。对比实验结果显示,改进后的算法在同等条件下更加接近最优解,执行效率有了较大提升,较好地解决了中学排课问题。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

深入分析了排课问题的内在实质,抽象出求解排课问题的数学模型。在此基础上详细地阐述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进。对比试验证明改进的算法能够提高智能排课的效率。     

遗传算法的探究与应用——以高校排课系统为例

随着全国各大高校的扩招,如何正规、科学、合理地安排好课程、教师、教室等诸多资源进行排课已经成为学校教务管理的重点与难点。随着人工智能领域的不断完善与发展,遗传算法由于其超群的并行搜索能力,以及在解决优化问题中体现出来的高度健壮性,迅速被应用于求解组合优化的排课问题。     

基于遗传算法的排课系统

排课系统在教务管理系统中是比常见的一个模块，但在多约束条件情况下，要排出一张高质量的课表并不容易。通过使用遗传算法，对初始课表进行优化，并用Matlab进行编程，试验结果表明，遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。     

基于遗传算法的排课系统

排课问题是一直是业界NP完全问题,牵涉到多约束,多条件,多目标等问题,遗传算法一直是当今解决排课问题的优先选择算法。把班级,课程,教师,教室等因素进行染色体编码,利用遗传算法的选择、交叉,变异等特性进行对排课因子进行选择筛选,得到的最优解,基本能满足当代大学排课的基本需求,在实际运行中有一定的实用价值。     

关于遗传算法的排课应用研究

随着高等院校招生规模逐渐扩大,各高校教务排课面临着紧张的资源分配和使用问题,本文通过排课过程中遇到资源问题分析,对遗传排课算法处理排课问题提出建议,在面对繁杂的排课约束条件、排课规则中能排出满意度高的课程表。     

类遗传算法在高校排课系统中的应用

将排课问题转换成对课程项分配教室和时间的问题,采用类似遗传算法的思想,随机产生不存在硬冲突的排课方案作为染色体,以每个课程项的排课方案作为染色体的基因,通过排课软冲突构造适应度函数,计算染色体的适应度,再对染色体进行选择、变异,直到染色体的适应度达到给定值。     

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。     

基于遗传算法的排课系统

随着高校的发展.在教务管理系统中使用的排课模型也变得越来越复杂,亟需一种适用于开发、重用及设计的方法.针对这种情况.给出了排课问题的教学模型,提出基于遗传算法解决方案.结果表明,该算法能比较有效地解决排课问题.     

应用遗传算法求解排课问题

给出了排课问题的描述和五元组定义.针对排课问题的关键因素,根据遗传算法的特点,设计了排课问题的编码方式,对求解的目标进行了优化,满足了实际应用.     

基于遗传算法的高校网上排课系统的研究

排课一直是各大高校比较繁杂的一项工作,在诸多排课算法中,研究了遗传算法在高校网上排课问题中的应用.