基于改进双种群遗传算法的智能排课方法在高校排课系统中的研究与应用
这是一篇关于双种群遗传算法,智能排课,自适应,最优策略的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,教育信息化和数字化校园建设已经成为高校信息化建设的重要任务和高校实现现代化的重要标志。目前,我国已迈入教育信息化2.0时代,引领了教育信息化的升级和发展,并为数字化校园建设和提高校园治理水平带来了新的机遇。教务管理信息化作为数字化校园建设的重要组成部分,直接关系到教务管理的现代化水平。智能排课系统作为教务管理系统中的重要工具,其性能优劣直接影响着教务工作的质量和效率,因此,对排课算法的研究与应用在智能排课系统中具有非常重要的现实意义和实用价值。排课问题是一个NP(non-deterministic polynomial)完全问题,无法在多项式时间内得以解决。现有的排课系统常采用启发式算法尝试获得最佳排课方案,但随着国内高校招生规模的不断扩大和课程类型的多样化,教学资源不足的问题愈加突出,使得排课问题也变得更加复杂,其排课效率低下,排课质量不高,而且未能充分考虑到教师和学生的人性化需求。本文针对这些问题,通过对现有排课算法的分析和研究,在遗传算法的基础上,构建了基于双种群遗传算法的改进模型,并以该模型为基础对智能排课方法在高校排课系统中的应用进行了深入的研究。主要研究内容如下:1.基于对遗传算法的分析和研究,构建了改进的双种群遗传算法(Improved Dual Population Genetic Algorithm,IDPGA)模型。论文针对基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)存在易陷入局部最优的问题和双种群遗传算法(Dual Population Genetic Algorithm,DPGA)存在全局搜索能力有限以及收敛速度较慢的问题,对DPGA进行了如下改进:(1)采用差异化方式初始化双种群。种群一采用随机方式进行初始化,而种群二则按照一定的规则和约束条件来进行初始化。这样不但保证了解空间分布的均匀性,而且有效地提高了迭代后期的收敛速度。(2)按照轮盘赌方式选择个体时融入了最优个体保留策略。保证了最终解为历代的最优个体。(3)在双种群交叉概率的计算中,引入了自适应正弦交叉算子和余弦交叉算子。增强了种群一的全局搜索能力,降低了种群二中优质个体被破坏的概率。另外在交叉完成后通过引入竞争机制,保留了较优个体。(4)种群一的变异概率采用大变异算子来进行计算,从而避免了其陷入局部最优。2.通过对高校排课问题的分析,建立了基于IDPGA的排课问题的数学模型。论文对排课中所涉及到的教师、班级、课程、教室和时间等变量进行了数学描述,利用这些变量将排课问题中的硬约束条件抽象成数学模型,并根据排课问题的软约束条件建立了多目标优化模型,以确保IDPAG能够正确且高效地求解排课问题。3.根据排课问题的数学模型,实现了将IDPGA有效地应用于高校排课系统中。论文对排课因素的编码方式、多个初始排课方案的产生方式、排课方案的适应度函数、冲突检测与消除方式进行设计,再将选择算子、交叉算子、变异算子和移民算子在排课中的应用进行设计,从而将IDPGA有效地应用于高校排课系统。4.实现了基于IDPGA智能排课方法的高校排课系统。基于Spring Boot框架和Vue前端框架,根据智能排课需求实现了排课系统中的各功能模块。目前该系统正处于试运行阶段,系统运行可靠,排课效率及排课质量得到了极大提高。最后,将基于IDPGA与基于DPGA的智能排课方法进行了对比实验。实验结果表明,在相同条件下,前者不仅在运行时间上要快于后者,而且在最终获得的排课方案的适应度值上以及教室平均利用率上都优于后者。
基于改进双种群遗传算法的智能排课方法在高校排课系统中的研究与应用
这是一篇关于双种群遗传算法,智能排课,自适应,最优策略的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,教育信息化和数字化校园建设已经成为高校信息化建设的重要任务和高校实现现代化的重要标志。目前,我国已迈入教育信息化2.0时代,引领了教育信息化的升级和发展,并为数字化校园建设和提高校园治理水平带来了新的机遇。教务管理信息化作为数字化校园建设的重要组成部分,直接关系到教务管理的现代化水平。智能排课系统作为教务管理系统中的重要工具,其性能优劣直接影响着教务工作的质量和效率,因此,对排课算法的研究与应用在智能排课系统中具有非常重要的现实意义和实用价值。排课问题是一个NP(non-deterministic polynomial)完全问题,无法在多项式时间内得以解决。现有的排课系统常采用启发式算法尝试获得最佳排课方案,但随着国内高校招生规模的不断扩大和课程类型的多样化,教学资源不足的问题愈加突出,使得排课问题也变得更加复杂,其排课效率低下,排课质量不高,而且未能充分考虑到教师和学生的人性化需求。本文针对这些问题,通过对现有排课算法的分析和研究,在遗传算法的基础上,构建了基于双种群遗传算法的改进模型,并以该模型为基础对智能排课方法在高校排课系统中的应用进行了深入的研究。主要研究内容如下:1.基于对遗传算法的分析和研究,构建了改进的双种群遗传算法(Improved Dual Population Genetic Algorithm,IDPGA)模型。论文针对基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)存在易陷入局部最优的问题和双种群遗传算法(Dual Population Genetic Algorithm,DPGA)存在全局搜索能力有限以及收敛速度较慢的问题,对DPGA进行了如下改进:(1)采用差异化方式初始化双种群。种群一采用随机方式进行初始化,而种群二则按照一定的规则和约束条件来进行初始化。这样不但保证了解空间分布的均匀性,而且有效地提高了迭代后期的收敛速度。(2)按照轮盘赌方式选择个体时融入了最优个体保留策略。保证了最终解为历代的最优个体。(3)在双种群交叉概率的计算中,引入了自适应正弦交叉算子和余弦交叉算子。增强了种群一的全局搜索能力,降低了种群二中优质个体被破坏的概率。另外在交叉完成后通过引入竞争机制,保留了较优个体。(4)种群一的变异概率采用大变异算子来进行计算,从而避免了其陷入局部最优。2.通过对高校排课问题的分析,建立了基于IDPGA的排课问题的数学模型。论文对排课中所涉及到的教师、班级、课程、教室和时间等变量进行了数学描述,利用这些变量将排课问题中的硬约束条件抽象成数学模型,并根据排课问题的软约束条件建立了多目标优化模型,以确保IDPAG能够正确且高效地求解排课问题。3.根据排课问题的数学模型,实现了将IDPGA有效地应用于高校排课系统中。论文对排课因素的编码方式、多个初始排课方案的产生方式、排课方案的适应度函数、冲突检测与消除方式进行设计,再将选择算子、交叉算子、变异算子和移民算子在排课中的应用进行设计,从而将IDPGA有效地应用于高校排课系统。4.实现了基于IDPGA智能排课方法的高校排课系统。基于Spring Boot框架和Vue前端框架,根据智能排课需求实现了排课系统中的各功能模块。目前该系统正处于试运行阶段,系统运行可靠,排课效率及排课质量得到了极大提高。最后,将基于IDPGA与基于DPGA的智能排课方法进行了对比实验。实验结果表明,在相同条件下,前者不仅在运行时间上要快于后者,而且在最终获得的排课方案的适应度值上以及教室平均利用率上都优于后者。
基于J2EE框架的数字校园设计与实现
这是一篇关于数字校园,J2EE,安全控制,智能排课的论文, 主要内容为当今，知识经济兴起、信息技术飞速发展，教育信息化及终身学习受到人们越来越多的关注，数字校园作为教育信息化的主要组成，利用计算机、网络、通信技术对学校所有资源数字化，通过科学管理，规范学校办公与服务，使之成为面向学校和社会的超越时间、超越空间的虚拟大学。 本文首先介绍数字校园相关概念，论述数字校园基础技术及原理，分析、比较两种实现数字校园的框架技术，确定基于J2EE框架构建数字校园的方案，提出采用工作流技术处理数字校园中的部分业务流。针对北京人民警察学院数字校园建设具体需求，给出数字校园的总体设计，并从不同角度加以阐述。同时，对数字校园中的安全控制平台、通用数据库访问组件和智能排课系统进行详细设计与实现。最后给出数字校园系统部署方法。
计算机系实验室管理系统的设计与实现
这是一篇关于高校,实验室,信息管理系统,系统设计,智能排课的论文, 主要内容为网络信息技术高速发展的今天,实验室教学逐渐上升到教育战略的层次。新旧技术的快速更替,使原有的高等院校计算机实验室管理系统逐渐不能满足日常办公教学的需要,传统的实验室系统亟待更新和改进。本文选择计算机系实验室管理系统的设计与实现为研究对象,以探究实现实验室系统的智能化管理、降低工作者劳动强度、提高教育教学的工作效率和实验室器材设备管理为目标,在分析实验室管理平台系统的需求和结构模式的基础上,以系统的设计方法和设计原则为向导,力求实现实验室管理等功能需求,提出用B/S(Browser/Server)模式结构实现机房计算机管理的模型,依据模型对高校计算机实验室系统的构建进行设计和实现,并进行验证测试。本文针对目前实验室系统的管理现状,依据数据管理模式、新型实验室管理模式来组建高校计算机实验室总体设计。根据不同的教学需求,将硬件与软件有效的结合在一起,为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。本文首先对实验室管理系统的设计理念与关键技术进行深入研究,通过对B/S模式架构分析,提出了基于互联网连接的实验室综合信息处理平台(简称LIMS)的总体设计和实现中的关键技术,阐述了B/S体系结构;其次深入探究计算机实验室管理系统的设计,提出模块化、低耦合和高内聚的设计方法,以及系统化、模块化、功能化的设计原则,以期通过智能化编排理论研究实验室“智能排课”的开发过程;最后通过相关技术和设计理念,给出系统实现的代码和用户界面,并测试验证稳定性。系统具有操作简便,界面友好的特点,符合灵活性、实用性和安全性的技术要求,使管理人员可以通过系统对设备的流向进行跟踪,随时掌握设备的现状及教职员工和学生领用设备情况,减少设备丢失现象,解决查找、盘点困难等问题,提高了管理人员的工作效率。系统还以点带面探索高校计算机实验室系统构建的新思路,实现“智能化排课”系统,优化资源配置,以ASP为主要开发语言,以MS SQL Server数据库为数据服务器的信息管理系统,分析了计算机系实验室管理系统的总体设计,为高校教育教学工作提供了良好的技术支持。“智能排课”系统的实现,使得高校教育教学工作更加信息化、规范化和智能化,提高了管理人员的工作水平,为高校实验室系统评估提供了详实的参考数据,对未来的DIGITAL化校园的应用整合十分有力。
基于改进双种群遗传算法的智能排课方法在高校排课系统中的研究与应用
这是一篇关于双种群遗传算法,智能排课,自适应,最优策略的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,教育信息化和数字化校园建设已经成为高校信息化建设的重要任务和高校实现现代化的重要标志。目前,我国已迈入教育信息化2.0时代,引领了教育信息化的升级和发展,并为数字化校园建设和提高校园治理水平带来了新的机遇。教务管理信息化作为数字化校园建设的重要组成部分,直接关系到教务管理的现代化水平。智能排课系统作为教务管理系统中的重要工具,其性能优劣直接影响着教务工作的质量和效率,因此,对排课算法的研究与应用在智能排课系统中具有非常重要的现实意义和实用价值。排课问题是一个NP(non-deterministic polynomial)完全问题,无法在多项式时间内得以解决。现有的排课系统常采用启发式算法尝试获得最佳排课方案,但随着国内高校招生规模的不断扩大和课程类型的多样化,教学资源不足的问题愈加突出,使得排课问题也变得更加复杂,其排课效率低下,排课质量不高,而且未能充分考虑到教师和学生的人性化需求。本文针对这些问题,通过对现有排课算法的分析和研究,在遗传算法的基础上,构建了基于双种群遗传算法的改进模型,并以该模型为基础对智能排课方法在高校排课系统中的应用进行了深入的研究。主要研究内容如下:1.基于对遗传算法的分析和研究,构建了改进的双种群遗传算法(Improved Dual Population Genetic Algorithm,IDPGA)模型。论文针对基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)存在易陷入局部最优的问题和双种群遗传算法(Dual Population Genetic Algorithm,DPGA)存在全局搜索能力有限以及收敛速度较慢的问题,对DPGA进行了如下改进:(1)采用差异化方式初始化双种群。种群一采用随机方式进行初始化,而种群二则按照一定的规则和约束条件来进行初始化。这样不但保证了解空间分布的均匀性,而且有效地提高了迭代后期的收敛速度。(2)按照轮盘赌方式选择个体时融入了最优个体保留策略。保证了最终解为历代的最优个体。(3)在双种群交叉概率的计算中,引入了自适应正弦交叉算子和余弦交叉算子。增强了种群一的全局搜索能力,降低了种群二中优质个体被破坏的概率。另外在交叉完成后通过引入竞争机制,保留了较优个体。(4)种群一的变异概率采用大变异算子来进行计算,从而避免了其陷入局部最优。2.通过对高校排课问题的分析,建立了基于IDPGA的排课问题的数学模型。论文对排课中所涉及到的教师、班级、课程、教室和时间等变量进行了数学描述,利用这些变量将排课问题中的硬约束条件抽象成数学模型,并根据排课问题的软约束条件建立了多目标优化模型,以确保IDPAG能够正确且高效地求解排课问题。3.根据排课问题的数学模型,实现了将IDPGA有效地应用于高校排课系统中。论文对排课因素的编码方式、多个初始排课方案的产生方式、排课方案的适应度函数、冲突检测与消除方式进行设计,再将选择算子、交叉算子、变异算子和移民算子在排课中的应用进行设计,从而将IDPGA有效地应用于高校排课系统。4.实现了基于IDPGA智能排课方法的高校排课系统。基于Spring Boot框架和Vue前端框架,根据智能排课需求实现了排课系统中的各功能模块。目前该系统正处于试运行阶段,系统运行可靠,排课效率及排课质量得到了极大提高。最后,将基于IDPGA与基于DPGA的智能排课方法进行了对比实验。实验结果表明,在相同条件下,前者不仅在运行时间上要快于后者,而且在最终获得的排课方案的适应度值上以及教室平均利用率上都优于后者。
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