高校排课系统中的模拟手工排课算法分析

随着教学改革的进行,新的教育体制对课表的编排提出了更高的要求。随着高校学生数量的增加,传统的人工排课出现了工作量巨大、排出课表极易出现错误等问题。文章简单介绍了高校排课中解决NP问题的几种近似算法,主要论述了模拟手工排课算法在高校排课系统中的应用。实践证明,对于高校来说,模拟手工排课算法可以实现排课系统的简化和正确率的提高。该算法在很大程度上降低了教师排课的错误率,也相对减少了教务管理人员的工作量。     

基于改进回溯算法的计算机排课系统

计算机排课算法一直是一个没有被完美地解决的NP难题，国内外都在对它进行广泛的研究.基于一个中专院校的自动排课系统的实现，通过对当前各种算法的研究、对比、总结，发现当前的排课算法可以分为构造型算法和改进型算法两类，并且这两种算法有着各自的优缺点.为此吸取了遗传算法(改进型算法)和回溯法(构造型算法)的优点，在回溯法中引入了拟人策略和遗传算法中的评价、惩罚机制，经过实际应用的验证，该算法特别适合应用在实际的排课系统中.     

智能排课优化算法研究

为解决高校排课优化问题,建立了以教学效果好评度最大化为优化目标的排课数学模型.针对传统遗传算法的不足,给出了一种混合遗传算法,该算法不仅能够对传统遗传算法的交叉率、变异率进行自适应改进,还能够实现冲突检测与消除功能.测试结果表明,该算法比传统的遗传算法、贪婪算法和蚁群算法耗时短,而且教学效果好评度最高,这说明该算法能有效缩短排课时间,提高排课质量和效率,实现高校排课智能化.     

基于直觉模糊决策算法的排课系统选择研究

针对属性信息为直觉模糊数且属性信息之间存在相互关系的排课系统选择问题,构建了一种基于广义直觉模糊加权Heronian几何(GIFWHG)算子的直觉模糊多属性决策算法。该算法首先基于Archimedean范数和Heronian平均,提出了广义直觉模糊Heronian几何(GIFHG)算子,并探讨了GIFHG算子的基本性质和几种常见形式,同时引入GIFWHG算子,最后构建了新的直觉模糊多属性决策算法,通过自动排课系统的选择实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法排课系统应用研究

针对复杂的排课问题,结合高校实际排课需求,本文将排课问题抽象成一个计算机可以求解的多约束多目标组合优化问题。建立排课问题数学模型,引入遗传算法,提出一种改进的算法方案来求解排课问题。同时,设计了染色体编码和适应度函数,采用自适应参数调整的交叉概率和变异概率,讨论了遗传算法在排课系统中的应用,并采用Matlab工具进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法平均适应度值高于传统遗传算法平均适应度值,收敛性好,提高了全局搜索能力,与传统的遗传算法相比,能更有效的解决高校排课问题。该研究可以较好地解决排课问题。     

均匀设计在排课问题中的应用

针对目前高校排课系统的排课结果不均匀,造成班级或教师在某一时间段的课程过于密集或过于宽松的缺点,通过研究排课过程中的课程顺序对排课结果的影响,提出一种采用统计学中的均匀设计思想建立系统模型,并给出了评价方程.经过测试知,这种排课算法的排课结果比其他算法更加均匀,由于提前根据均匀设计表给出了排课顺序,使排课的时间复杂度小...     

遗传算法在高校排课中的应用

分析了排课问题的数学模型,提出了一种遗传算法.该算法采用矩阵编码方案,建立罚函数满足课表问题中的多重约束条件.结果表明,该算法能比较有效的解决排课问题.     

基于SQL关系运算的高校排课系统设计

就高校排课问题进行归纳和分析,从信息管理的角度,提出基于SQL关系运算的高校排课系统分析与设计思路;重点从模块功能设计与算法应用进行探讨,提出系统解决方案,并就排课算法设计进行描述。     

基于冲突检测算法的二级排课系统

文中概述了基于冲突检测算法的二级排课系统的设计思想和背景,在分析系统整体设计架构、排课原则和系统功能模块的基础上,提出了带冲突检测排课算法CA/CD,给出了具体实现流程,并详细分析了排课进程的设置和已知班级序列求班级段两个关键技术.该系统以人为本,能够满足不同用户的需要,可促进高校教务的二级管理和信息化管理.     

基于校院两级任务的计算机排课算法研究

结合多年的排课经验，基于校、院两级教务管理模式和减小教室流动性，提出了一种简单有效的排课算法．实践证明该算法切实可行，效果较好．     

课程管理系统中自动排课算法的分析与设计

在设计课程管理系统时,针对我校自动排课时所遇到的几个问题,应用了循环、判断、数组等多种方法,设计了自动排课的数据结构与算法,基于此数据结构与算法的自动排课系统,解决了我校实际排课中的问题,取得了良好的效果.     

基于时间资源的大学排课问题研究

通过研究时间资源库的形成策略,分析基于时间资源的排课算法,并对该算法与其它排课算法如遗传算法、模拟退火算法等进行比较,得出在解决大学排课问题时,该算法要比用其它排课算法简单、可靠、灵活,尤其在解决排课冲突问题上.     

基于约束满足的高校排课问题研究

高校排课问题的研究目的是高效率地获取合理的排课方案．给出了一种基于约束满足的高校排课问题模型，提出了高质量排课方案的优化途径．采用最小剩余值启发与前向检验相结合的改进回溯算法实现的计算机智能排课系统，运行效果良好．     

排课问题的数学模型研究

通过对排课问题中课程、班级、教师和场地的约束条件进行数学抽象,将排课方案的优化表示为场地利用情况和课时安排合理性的评价,给出了一个较为精炼的排课问题数学模型,在一定的问题规模下,得到了较好的排课效果。在此基础上,针对高校排课实际应用场景,基于贪心算法给出了排课问题的一种高效的近似求解方案,为基于排课的教务管理信息系统的构建提供了参考借鉴。     

高校机房自动排课策略与算法

讨论了高校机房自动排课系统算法的设计和实现方法,阐述了排课策略中的周日矩阵与节日矩阵的概念与使用方法,并给出了一个相应的自动排课算法。     

量子启发式进化算法的排课问题应用

针对复杂的高校排课问题,应用量子启发式遗传进化算法(QEA)建立数学模型,提出并实现了高校自动排课算法。该算法采用传统遗传算法(GA)的基本框架,摒弃了GA中的选择、交叉、变异等遗传算子,充分利用量子比特的叠加性、并行性和纠缠性,通过量子旋转门更新遗传基因来获得下一代染色体。实验表明,该算法与传统的遗传算法相比更为高效,能更快地得到最优解。     

自动排课算法的设计

根据高校课程表的制作特点,设计了计算机自动排课的数据结构与算法,基于此数据结构和算法实现的计算机自动排课系统在中表现出良好的效果。     

基于集合论的自动排课算法研究

在对课程表进行充分剖析的基础上,建立了课程表的基于集合论的数学模型,并根据该数学模型给出了排课算法,建立了排课算法的计算机实现过程,经实验证明,该模型可以有效的解决排课过程中的各种冲突,完成课表的自动、合理的编排过程.     

粗糙集理论中一种属性离散化算法

针对定量属性离散化制约粗糙集理论应用这一关键问题，利用分级聚类法和粗糙集理论中依赖度的概念，提出了一种对决策系统中条件属性进行离散化的增类减类算法，实现了决策系统的属性约简。该算法易于理解，计算简单，以实例说明了算法的合理性和有效性。     

排课系统中的遗传算法设计

文中针对高校排课系统的现状,根据遗传算法的特点设计了一种基因编码、几个适应度函数、冲突检测方法,并设计了遗传算子,改进了杂交方式,降低了算法的复杂性,减少了算法运行时间。