基于优先级自动排课算法PCSA的设计与实现方案

用计算机辅助排课具有排课时间短、人力省和质量高的优点 ,根据北京工商大学排课的要求 ,设计了基于优先级的自动排课算法 ( Priority- based Course Scheduling Algorithm,PCSA) ,论述了算法的总体设计思想及实现方案 .本算法通过使用划分等价类、计算优先级等方法大大降低了课程调度的算法复杂度 。

分析人工智能在计算机自动排课算法中的应用

本文将围绕人工智能技术与理论进行分析讨论,提出计算机自动排课算法中人工智能的应用路径,以此保证排课结果的科学、合理,切实满足不断优化的教学体制,确保各项教学任务的高质量开展,使教学资源得到充分运用,提高学生的学习效率。

自动排课算法的分析

随着我国教育事1业的不断发展,课程编排问题在很大的程度上影响着学校教学质量的提高。近些年来,政府对教育事业的投入也是逐年加大,可见对教育事业的重视。为了保证教学的质量,学校应该制定出严密合理和规范的课程安排,课程的编制过程是十分复杂和繁重的。下面我们就分析一下排课研究的意义,如今排课问题的现状,以及现有的几种排课算法,详细地分析一下排课算法,

基于新课改背景的高中课程编排算法研究与应用

基于高中新课程改革的背景,解决高中课程编排不合理的问题。采用抽样调查(发放调查问卷)、建立数学模型(将学生的兴趣、作业多少、课程的难易以及有用程度数量化)、数据统计(Excel执行计算、统计软件SPSS和Minitab进行建模分析)的方法。对多因素进行综合分析,设计出了一种自动排课算法,制定出高中课程表,使新课改的课程编排更加合理与均衡。此方法既可用于高中排课系统,也可用于高校排课系统或其它相关领域。

基于遗传算法的高校排课问题的探究

随着高校招生人数的不断扩大,专业和课程的设置不断增多,教师和教室的短缺,使排课工作也越来越复杂。排课具有影响因素多、约束条件复杂以及存在不可预料的情况发生等特点,传统的手动排课既花费了大量的时间和精力,而且又容易出错。因此,利用遗传算法求解排课问题,其搜索过程带有自组织的智能性和并行性,可以更少地依赖于实际问题的情况,实现课表的优化,具有一定的实用价值。

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。