使用遗传算法改进R_时刻表算法

给出了对于多成分R_时间表的解决办法。利用集合的性质把它看成是几个单成分时间关系约束的并集,采用算法I将多成分分解成单成分。使用遗传算法把问题的多成分的时间关系作为染色体的基因位,问题的所有的多成分的时间关系就构成了算法的染色体,以求解关系矩阵中求到的相容子集的个数作为染色体的适应度。算法的终止条件是根据关系矩阵求得的相容子集数等于事件的个数,利用算法II使用遗传算法求解多成分时间规划问题。对实际的问题进行了讨论,使用该算法在有穷次迭代后可得到可行解。

时间规划中受资源约束的R_时刻表求解

张铃、张钹教授等人在A llen的时间世界模型基础上,用时间关系的关系矩阵法求解满足所有时间关系约束的R_时刻表。本文在求解R_时刻表算法基础上考虑资源因素,在资源有限的条件下,给出求解时刻表的方法,满足解决实际问题的需要。

时间规划问题中R_-时刻表及其应用

为了处理实际生活中出现的对有时间先后关系约束的事件进行排序的问题,诸如学校排课问题、运动会会场安排问题等一系列资源分配问题,文中实现了一种解决该问题的算法。该算法以文献[1]中的关系矩阵的方法为基础,构造以时间关系约束为条件的时刻表———R-时刻表的一种算法。利用该算法对运动会会场项目进行安排,结果表明在仅为时间关系约束的前提下取得了较好的效果,从而实现了对该类问题的一种新的解决方法。

R_-时刻表及其应用

求解R-时刻表是一个NP难问题,文中改进了一种有效的求解R-时刻表的时间规划算法并加以实现。该算法是建立在Allen的时间世界模型基础上,利用时间关系的关系矩阵方法来得到一致满足所有时间关系约束R-时刻表的一种算法。利用该算法实现了一个简化运动会项目的安排,验证了算法的有效性和实用性。

课程表问题的时间规划求解法

为了处理课程表问题这个NP完全类问题,根据大学编排课表的特点设计了一种全新的使用R_时刻表的设计方法。这是以文献[1]中的求解D时刻表的方法为基础,通过对近年来人们多采用遗传算法的比较,加以改进。利用R_时刻表算法对实际中的课程表问题进行安排,试验说明了该方法具有一定的可行性和有效性。