基于深度强化学习的自学习排课遗传算法研究

排课是教学活动中一项常规而重要的事项,传统的人工排课方式费时费力,且容易出现错误,无法满足大规模排课的需求,而经典排课遗传算法存在收敛速度过快、排课效率随约束因素的增加而下降等问题。针对已有排课遗传算法存在的问题,提出一种基于深度强化学习的自学习排课遗传算法(GA-DRL)。GA-DRL算法利用Q-learning算法,实现了交叉参数和变异参数的自适应调整,增强了遗传算法的搜索能力,通过建立马尔可夫决策过程(MDP)的参数动态调整模型,对种群适应度函数进行状态集合的分析,实现对种群的整体性能的综合评价。同时将深度Q-网络算法(DQN)引入调度问题中,以解决排课中种群状态多、Q表数据量大的问题。实验结果表明,与经典排课遗传算法和改进的遗传算法相比,GA-DRL算法在正确率和寻优能力上有所提升。所提算法还可以应用于考场安排、电影院的排座和航空航线规划等问题。

基于遗传算法的自动排课问题的研究

在高校的教务管理中,每学期的课程编排都是一项既复杂又耗时费力的工作,随着教育改革的深入,师生人数和校区的增加等多种因素的出现,更加提高了排课的难度。如何行之有效的去解决成为目前计算机许多领域正在研究的问题。本文通过与已经使用过的方法进行比较,确定了采用遗传算法这种前沿技术来研究解决该问题。

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。

基于双倍体遗传算法求解大学排课问题

大学排课问题(UTP)是典型的组合优化和NP完全问题。通过分层的方法,将常见的五维组合规划模型分解为两次三维组合,缩减了问题的规模。然后针对用传统遗传算法求解UTP所存在的问题,提出双倍体编码方案,并利用交替进化的方法,对多个目标逐个循环优化。实验结果表明,这种方法很好地实现了模式定理,大大提高了求解速度。

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。

免疫遗传算法在排课问题中的应用

将基于疫苗和免疫规划的免疫遗传算法应用于排课问题中,并结合贪心策略,提出一种适于解决多软约束条件的排课方案.方案中,针对软约束条件特征和教务经验提取疫苗,对遗传算法的缺点进行弥补.通过将该算法应用于具体课程编排,证实了该方法优于传统的遗传方法.

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。

排课问题的一种遗传算法适应度求解方法

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。

基于小生境遗传算法的排课问题研究

建立排课问题的数学优化模型,构建其基本求解框架,引入遗传算法并设计多种改进方案,包括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、小生境策略、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,该算法能够满足排课问题的多重约束条件,更有效地解决排课问题。

采用改进的混合遗传算法求解高校排课问题

为了解决一个存在大量合班现象的高校排课问题,建立了相应的数学模型并采用改进的混合遗传算法进行了求解。在产生初始种群的过程中进行了乱序处理,以提高初始种群中个体的多样性,避免早熟收敛现象的发生;为了防止种群的退化,引入了保留最优个体策略和竞争机制;根据问题的特点设计了与之相适应的遗传算子;为了提高种群进化的效率,交叉概率和变异概率都使用了自适应参数;为了提高算法的局部搜索能力,在交叉操作阶段采用了模拟退火算法。通过Matlab与Access混合编程,实现了对大规模数据的高效处理。实例结果表明,该算法能够有效地解决存在合班现象的高校排课问题。

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。

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

深入分析了高校排课问题,包括排课目标、主要影响因素、约束条件、求解目标,建立了其数学优化模型,构建了其基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率等多种改进方案。仿真结果表明该算法在一定程度上满足了高校排课问题的多重约束条件,能够有效地解决高校排课问题。

基于改进遗传算法的高校排课优化问题研究

针对高校排课工作量大等问题,提出了基于改进遗传算法的课表优化方案。以教学任务为基因进行编码,总课表(行为时间段,列为班级)为DNA随机产生若干个满足强制规则的初始种群,将遗传算法中的随机交叉改进为局部列完整交叉算法,随机变异改进为列内部随机互换算法,并通过若干代的迭代优化,促使最终生成一个科学合理的排课方案。实验仿真表明,课表适应度由最初的76.0提升至123.0,优化效果显著。

采用三维最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

分析高校排课问题,建立该问题的数学优化模型,并构建模型的基本求解框架.针对高校排课问题的特点,引入遗传算法加以解决,设计多种改进方案,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、最佳个体置换策略、自适应交叉概率和自适应变异概率.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.

基于蒙特卡洛遗传算法的排课问题研究

由于教学资源有限,使学校排课出现困难。为了解决排课难题,提出一种基于蒙特卡洛和遗传算法的智能化排课方法。该方法首先根据排课特点,建立多目标、多约束的模型优化问题;然后将蒙特卡洛与遗传算法相结合,启发式搜索该问题的最优可行方案。实验结果表明,相对于传统的排课方法,该方法不仅提高了排课效率,而且能够得到更优的排课方案。

基于改进型遗传算法求解高校排课问题

随着信息技术的不断发展和教育改革的不断深入,通过信息技术实现教学管理的智能化已经成为可能。排课作为教学管理的核心内容之一,它是衡量教学管理水平的重要指标,它是教学管理智能化的重要体现。本文的研究是通过学校的教学计划分析并建立排课的数学模型,对传统的遗传算法进行改进,设计出一种改进的自适应的遗传算法求解排课问题,改进的自适应遗传算法相对于传统的遗传算法在排课效率上有很大提高。

基于遗传算法的高职院校排课模型的研究

受职业院校诸多客观条件的影响,对职业院校排课系统的研究已经落后于职业院校的发展。文章设计了一种新型的排课数学模型,并将基本遗传算法进行了改进,提出了迭代初期和末期的新概念,在初期和末期采用不同的交叉、变异概率。在迭代的过程中,为了避免算法过早收敛采用了不断加入新鲜个体的策略。经改进的遗传算法具有简单、速度快、易实现的特点,更符合高职院校的排课要求。

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。

大学排课问题中的遗传算法设计

排课问题实际上是时间表优化的问题,由于其超大的求解规模和众多的约束条件,是运筹学领域和计算机领域一直致力寻求解决但没有得到解决的NP难解问题.本文针对大学排课问题,讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法,并讨论了处理冲突的算法.

采用三维自适应遗传算法的高校排课问题研究

根据教师、学生、课程、教室和时间要求建立多约束数学模型,并结合遗传算法特点,对其各个步骤进行了改进,提出了基于三维自适应遗传算法的排课方法。实验结果表明,与传统排课方法相比,基于三维自适应遗传算法的排课方法能有效降低课程之间的冲突率,提高排课效率和成功率。