基于遗传算法的高校排课系统的应用研究
这是一篇关于排课问题,遗传算法,基因编码,贪婪算法的论文, 主要内容为排课问题是一个多目标的、有约束的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法。本文将遗传算法应用于排课问题的求解,结合高校实际的排课情况,对遗传算法进行了深入的研究分析。本论文的主要工作包括： 1.详细讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件,分析排课问题的求解难点和目标,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出求解排课问题方案的总体思路和技术路线。 2.针对排课问题研究了染色体编码方式以及种群的初始化,提出了基于优先级的贪婪算法,并引入权的概念。通过实验表明,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。 3.以JSP为前台开发工具,SQL Server2000为后台数据库,设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统。 本文结合遗传算法开发一套完整的自动排课系统,该系统现已在高校研究生院中使用,教师学生反映良好。实践证明,通过过程的目标值跟踪显示,由于算法稳健趋优,所得结果令人满意。
基于遗传算法的大学排课系统的研究与应用
这是一篇关于遗传算法,排课问题,种群多样性的论文, 主要内容为2020年,在新冠肺炎疫情的影响下,全国各地的大学生开学后不能正常返校上课,在这样的情况下,各地大学推出以线上教学的模式来进行上课,其中首要任务是进行线上网课的课程安排。本论文是在这个背景下提出来的,所要研究的内容是排课问题的解决和排课系统的设计与实现。本文利用全局概率搜索的遗传算法来解决课表编排的问题,用Java语言结合SSM(Spring、Spring MVC和My Batis)框架开发出排课应用系统,具体的研究内容如下:(1)研究分析了排课问题。提出了排课问题的约束要求与目标,随后设计出了影响排课问题的各个因素,接着在此基础上根据提出的排课约束要求建立了排课问题的约束模型和目标模型。(2)研究了遗传算法流程与要素。分析了基本遗传算法的一些基本要素和特点,在此基础上提出了算法的改进,混合了模拟退火算法,针对基本遗传算法在种群失去了多样性之后,收敛速度会变慢,这样会降低排课问题解的搜索效率,本文采用种群抽样个体比较海明距离的方法来对种群进行多样性的评价,当种群的多样性差时对种群中的变异个体增加变异点的操作,以此来增加种群的多样性。在其他的方面,种群的初始化根据排课问题的一些先验知识进行生成;选择操作结合精英主义即最优个体保留策略;交叉操作采用多父代均匀交叉。通过和基本遗传算法进行对比仿真测试,测试结果证明改进后的遗传算法搜索效率高于基本遗传算法。(3)分析并设计实现了排课系统。分析了排课工作的流程确定了系统的流程,接着分析了用户和功能需求,将排课系统划分为为管理员和教务管理员使用的排课子系统和老师和学生使用的查询子系统。通过排课工作流程和用户功能需求设计出相应排课模块、排课信息管理模块和查询模块,结合疫情间互联网线上上课的特点,设计出线上信息模块,最后设计数据库开发编写了排课系统。通过测试,排课系统能够正常运行和使用并能很好完成排课工作,有一定的应用价值。
基于遗传算法的高校排课系统的应用研究
这是一篇关于排课问题,遗传算法,基因编码,贪婪算法的论文, 主要内容为排课问题是一个多目标的、有约束的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法。本文将遗传算法应用于排课问题的求解,结合高校实际的排课情况,对遗传算法进行了深入的研究分析。本论文的主要工作包括： 1.详细讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件,分析排课问题的求解难点和目标,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出求解排课问题方案的总体思路和技术路线。 2.针对排课问题研究了染色体编码方式以及种群的初始化,提出了基于优先级的贪婪算法,并引入权的概念。通过实验表明,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。 3.以JSP为前台开发工具,SQL Server2000为后台数据库,设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统。 本文结合遗传算法开发一套完整的自动排课系统,该系统现已在高校研究生院中使用,教师学生反映良好。实践证明,通过过程的目标值跟踪显示,由于算法稳健趋优,所得结果令人满意。
基于遗传算法的大学排课系统的研究与应用
这是一篇关于遗传算法,排课问题,种群多样性的论文, 主要内容为2020年,在新冠肺炎疫情的影响下,全国各地的大学生开学后不能正常返校上课,在这样的情况下,各地大学推出以线上教学的模式来进行上课,其中首要任务是进行线上网课的课程安排。本论文是在这个背景下提出来的,所要研究的内容是排课问题的解决和排课系统的设计与实现。本文利用全局概率搜索的遗传算法来解决课表编排的问题,用Java语言结合SSM(Spring、Spring MVC和My Batis)框架开发出排课应用系统,具体的研究内容如下:(1)研究分析了排课问题。提出了排课问题的约束要求与目标,随后设计出了影响排课问题的各个因素,接着在此基础上根据提出的排课约束要求建立了排课问题的约束模型和目标模型。(2)研究了遗传算法流程与要素。分析了基本遗传算法的一些基本要素和特点,在此基础上提出了算法的改进,混合了模拟退火算法,针对基本遗传算法在种群失去了多样性之后,收敛速度会变慢,这样会降低排课问题解的搜索效率,本文采用种群抽样个体比较海明距离的方法来对种群进行多样性的评价,当种群的多样性差时对种群中的变异个体增加变异点的操作,以此来增加种群的多样性。在其他的方面,种群的初始化根据排课问题的一些先验知识进行生成;选择操作结合精英主义即最优个体保留策略;交叉操作采用多父代均匀交叉。通过和基本遗传算法进行对比仿真测试,测试结果证明改进后的遗传算法搜索效率高于基本遗传算法。(3)分析并设计实现了排课系统。分析了排课工作的流程确定了系统的流程,接着分析了用户和功能需求,将排课系统划分为为管理员和教务管理员使用的排课子系统和老师和学生使用的查询子系统。通过排课工作流程和用户功能需求设计出相应排课模块、排课信息管理模块和查询模块,结合疫情间互联网线上上课的特点,设计出线上信息模块,最后设计数据库开发编写了排课系统。通过测试,排课系统能够正常运行和使用并能很好完成排课工作,有一定的应用价值。
基于遗传算法的大学排课系统的研究与应用
这是一篇关于遗传算法,排课问题,种群多样性的论文, 主要内容为2020年,在新冠肺炎疫情的影响下,全国各地的大学生开学后不能正常返校上课,在这样的情况下,各地大学推出以线上教学的模式来进行上课,其中首要任务是进行线上网课的课程安排。本论文是在这个背景下提出来的,所要研究的内容是排课问题的解决和排课系统的设计与实现。本文利用全局概率搜索的遗传算法来解决课表编排的问题,用Java语言结合SSM(Spring、Spring MVC和My Batis)框架开发出排课应用系统,具体的研究内容如下:(1)研究分析了排课问题。提出了排课问题的约束要求与目标,随后设计出了影响排课问题的各个因素,接着在此基础上根据提出的排课约束要求建立了排课问题的约束模型和目标模型。(2)研究了遗传算法流程与要素。分析了基本遗传算法的一些基本要素和特点,在此基础上提出了算法的改进,混合了模拟退火算法,针对基本遗传算法在种群失去了多样性之后,收敛速度会变慢,这样会降低排课问题解的搜索效率,本文采用种群抽样个体比较海明距离的方法来对种群进行多样性的评价,当种群的多样性差时对种群中的变异个体增加变异点的操作,以此来增加种群的多样性。在其他的方面,种群的初始化根据排课问题的一些先验知识进行生成;选择操作结合精英主义即最优个体保留策略;交叉操作采用多父代均匀交叉。通过和基本遗传算法进行对比仿真测试,测试结果证明改进后的遗传算法搜索效率高于基本遗传算法。(3)分析并设计实现了排课系统。分析了排课工作的流程确定了系统的流程,接着分析了用户和功能需求,将排课系统划分为为管理员和教务管理员使用的排课子系统和老师和学生使用的查询子系统。通过排课工作流程和用户功能需求设计出相应排课模块、排课信息管理模块和查询模块,结合疫情间互联网线上上课的特点,设计出线上信息模块,最后设计数据库开发编写了排课系统。通过测试,排课系统能够正常运行和使用并能很好完成排课工作,有一定的应用价值。
基于遗传算法网上排课系统的实现
这是一篇关于排课问题,遗传算法,适应度函数,Struts架构,Hibernate架构的论文, 主要内容为教学管理的重要问题之一就是实现教学管理中的排课问题。单纯采用效率低的人工排课方式,已成为提高高校教学管理质量的瓶颈。合理利用教学资源进行智能排课已成为教学领域中一个重要的研究课题。 排课问题是一个多约束的、多目标的组合优化问题,并已证明排课问题是NP完全问题。遗传算法是一种以自然界选择和进化机制为基础的寻优算法,具有高度随机、并行、自适应的特点,是解决NP完全问题的行之有效的方法之一。本文使用MyEclipse开发环境,SQL2000数据库开发工具、Tomcat服务器,并运用Struts架构和Hibernate架构,实现了基于遗传算法网上排课系统。 本文首先从需求、数据和约束条件对排课问题进行了分析,给出了实现排课系统的总体结构；其次对排课问题进行了数据库的分析与设计,给出了系统的E-R图；然后对基因和染色体编码、初始种群大小、适应度函数、遗传算子、控制参数等遗传算法的操作进行了分析与设计,并对遗传算法进行了优化,即将教师、教室、时间和课程四元素中的教师和课程进行捆绑,把四元素目标问题优化为教师-课程、时间和教室三元素目标问题,减少了搜索时间；最后实现了管理员、学生和教师功能模块,通过对系统的测试表明,该排课系统达到了令人满意的效果。
基于遗传算法的高校排课系统的应用研究
这是一篇关于排课问题,遗传算法,基因编码,贪婪算法的论文, 主要内容为排课问题是一个多目标的、有约束的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法。本文将遗传算法应用于排课问题的求解,结合高校实际的排课情况,对遗传算法进行了深入的研究分析。本论文的主要工作包括： 1.详细讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件,分析排课问题的求解难点和目标,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出求解排课问题方案的总体思路和技术路线。 2.针对排课问题研究了染色体编码方式以及种群的初始化,提出了基于优先级的贪婪算法,并引入权的概念。通过实验表明,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。 3.以JSP为前台开发工具,SQL Server2000为后台数据库,设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统。 本文结合遗传算法开发一套完整的自动排课系统,该系统现已在高校研究生院中使用,教师学生反映良好。实践证明,通过过程的目标值跟踪显示,由于算法稳健趋优,所得结果令人满意。
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