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。

遗传算法在高校排课系统中研究与实现

随着高校的不断扩招和合并,由于教学资源的有限,合理的安排教学计划已经成为一个日益严峻的问题.排课以及教室的合理利用已经成为教学计划管理的一项重要工作.本文通过对遗传算法和高校排课需求的研究,从教室调度,冲突检测和时间规划三个方面进行深入分析,并且对对应算法的流程进行了详细的描述和设计.通过遗传算法里面的选择、交叉、变异等具体方法对初始种群不断进化,并最终获取最优化的课表.最后本文通过Visual C++实现该排课系统,验证了算法的可行性.

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。

基于蚁群遗传算法的高校排课系统

传统的手工排课的方法在效率和合理度上存在较大的缺陷。而利用单纯的遗传算法和蚁群算法则存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。为了解决问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,结果发现使用蚁群遗传算法,可以有效地减少搜索空间,使种群在遗传过程按规则分区,在区间中喷洒信息素,染色适应度与种群区间交互,形成正反馈系统,驱动整个算法得到排课较优解。测试结果表明,蚁群遗传算法较大提高了高校排课系统中的效率和合理度。

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。

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.

高校排课系统的设计与实现

随着高等教育的高速发展,排课问题也变得越来越重要。针对人工排课效率低、易冲突、工作量大等弊端,结合实际排课需求,采用B/S体系结构、.NET技术作为开发工具,设计开发了排课系统,较好地解决了上述问题,提高了排课效率。

一种基于高校排课问题的新型量子遗传进化算法

量子遗传进化算法是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子比特是两个量子态的叠加态,在此,详细介绍了量子遗传进化算法。尝试使用量子遗传进化算法来解决高校排课问题,并进行了实验。实验结果表明,该算法获得了比较好的结果。

基于TGC的高校排课算法

为了解决高校排课问题,提出了三倍体编码方案,解决了传统遗传算法所存在的问题。通过分层的方法将五维组合模型分解为三次二维组合模型,缩减问题规模;同时利用交替进化的方法对目标染色体循环优化。实验结果表明该方案实现了组合优化,提高了求解效率。

关联规则挖掘在高校排课过程中的应用

在“先选课后排课”模式下,高校排课的关键是发现冲突课程集;采用挖掘关联规则的方法可以挖掘出冲突课程集;文中给出了仿真实验的结果。

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。

高校排课中的合班问题

基于我国高校排课中的合班工作对于排课的影响,建立了合班问题的数学模型,它是一个非线性的整数规划问题。集中讨论了双课合班问题,举例并建立其数学模型,引入了求解合班方案的对角线算法。

基于遗传算法的高校排课系统的研究与设计

排课问题是一个NP完全问题,遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,合理配置资源。按照这一思想,对初始课表进行优化,并用Delphi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。

教务管理系统下高校排课工作的原则和优化方法——以榆林学院为例

课表编排是高校教学工作得以顺利运行的重要基石,教务管理系统的应用为最优化排课提供了物质技术保证。以榆林学院为例,根据教务管理系统在排课过程中的实际运用情况,指出最优化排课应遵循的基本原则,同时对课表编排如何最大限度的科学、合理、优化提出了建议和方法。

遗传算法在高校排课系统中的应用研究

随着高校招生规模的不断扩大,高校教务排课的任务日益繁重.本文针对排课系统中遇到的实际问题进行分析,建立用于高校排课问题求解的数学模型.在此基础上应用遗传算法完成了问题的求解.实践表明,该方法简单、有效,能为高校教务信息化建设提供有益和必要的支持.

基于结构方程模型的高校排课系统研究

高校教学排课复杂繁琐,科学安排教学场地和实验设备可提升教学效果。以高校排课系统的多种制约因素为研究基础,运用AMOS软件构建排课系统的结构方程模型(SEM),求解关键因素对高校排课系统影响直接效应与间接效应值。结果表明,成绩录入查询管理对排课系统管理的路径系数最大为0.754,其次是教学计划管理为0.665,课程信息管理为0.547,影响程度最小的是师生评教管理,数值为0.403。据此,为推动教育教学改革,提高教学质量,避免资源耗费提供对策建议。

遗传算法在高校排课系统中的应用研究的可行性初探

排课是高校教务管理中一项十分重要的工作。良好的排课系统必将会大大推进教学的良性循环,研究开发一个实用的排课系统具有十分重要的现实意义。