基于并行遗传算法的智能排课问题的研究

目前,高校在校生在不断增长,随之而来的是不断繁重的教学管理任务,其中一项繁琐又重要的工作就是排课任务,所以要想提高排课的工作效率,就需要一个高效合理的智能排课系统,这对于工作人员以及其高校具有很特别的意义.自动排课系统可以让管理人员非常及时地掌握学生排课情况,从而优化学校教学资源配置.本文基于并行遗传算法,对智能排课系统的相关问题进行了探讨.     

遗传算法在排课系统中的应用研究

随着高校的不断扩招,在教务管理系统中使用的排课模型也变得越来越复杂,亟需一种适用于开发、重用及设计的方法。针对这种情况,本文分析了目前流行的几种排课算法存在的问题,从遗传算法的基本原理入手,研究如何用遗传算法解决排课系统中的资源冲突、课表优化问题,简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间,最终找到最优解。     

基于人工辅助计算机排课的优化研究

重视内涵建设,提高教学质量已经成为高校的发展趋势,因此与教学质量相关的课程表的合理性至关重要。针对目前国内高校排课难的问题,在采用人工辅助计算机自动排课系统基础上,结合作者的工作经验,该文从排课流程上给出了有效的改进策略。改进方式首先介绍了简化"排课"这一多目标组合优化空间的策略,并针对高校扩招带来的资源缺乏而造成部分课程系统不能自动排课的问题,提出了完备时间模式表概念。最后提出对各专业课程表的优化方案,具体采用了将重要课程固定时间点,并将其排课批次置前的方式。实践证明,优化后的排课方案使课表更加合理和人性化。     

基于遗传算法的学校排课系统的设计

排课问题的数学模型，根据课程表编排的特点，以优馋时间和空间两种资源为目标，采用鲁棒性较好的遗传算法，设计了课程表编排系统。     

基于遗传算法的自动组卷算法的设计

自动组卷系统中组卷算法的好坏直接影响到组卷的效率和质量,本文分析了各种常用的组卷算法,提出将改进的自适应遗传算法用于解决组卷问题,以提高组卷效率。并详细论述了基于遗传算法的自动组卷策略的实现过程。     

基于遗传算法的高校排课系统的研究与实现

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,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。排课问题是一个NP完全问题,除了穷举法没有绝对的求解方法。高校排课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素。按照遗传算法思想,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。     

基于改进自适应遗传算法的车辆路径问题研究

针对自适应遗传算法进化初期收敛速度缓慢的不足，引入一个表示种群多样性程度的指标变量对个体的交叉率和变异率进行自适应调节，提出了改进的自适应遗传算法并将其应用于求解车辆路径问题。实验结果显示同传统的自适应调节方法相比，该算法提高了收敛速度，可以有效地求得VRP问题的最优解或近似最优解。     

基于贪婪算法的改进自适应遗传算法及其应用

本文将改进的自适应遗传算法和贪婪算法相结合用于0-1背包问题的求解。此算法对交叉率和变异率进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整,并对不可行解进行了贪婪修复。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法收敛速度快,寻优能力强,具有更可靠的稳定性。     

基于遗传算法的高校排课

课表问题又称为时间表问题(Timetable Problem),是一个多因素的优化决策问题,也是组合规划中的典型问题。本文从排课系统研发和运行中存在的问题出发,从遗传算法的基本理论入手,研究如何利用遗传算法,解决时间安排过程中的资源冲突(主要是教师资源和时间资源)、课表时间段组合优化等问题。     

基于Web的实验室教学自动排课系统设计与实现

介绍了实验室排课系统的设计思路、特点及相关技术,并结合具体实际情况,提出并开发一套以处理排课问题的算法为核心的自动排课系统。     

基于信息熵的混沌遗传算法求解网格工作流调度问题

网格发展的主要思想是有效的利用分布在世界各地的计算资源。而在网格环境下,是通过很多相互依赖的任务来描述作业的,这让工作流调度面临巨大的挑战。在本文中,提出了一个改进型的混沌遗传演算法来解决在工作流应用程序中的调度优化问题,它利用信息熵的概念动态调整了交叉和变异概率,优化了传统的遗传算法,并最终通过实验证明了算法的有效性。     

单件离散型生产作业排程的多目标协同优化

以某重机企业为背景,分析了单件离散型生产作业排程的特征,提出多目标协同优化问题。基于改进的田口质量损失函数,确立质量、工期与成本之间的非线性关系,综合考虑单件离散型的约束条件,构建了生产作业排程多目标协同优化模型。集成仿真技术和遗传算法,为模型求解提供了有效方法。最后将模型和算法应用到企业的生产实践中,验证了其实用性和有效性,为解决单件离散型生产排程问题提供了科学方法。     

模拟退火算法在实验预约系统中的应用

实验预约系统的核心任务是生成实验教学课表,课表的生成是一个典型的组合优化问题,模拟退火算法是解决此类问题的优秀算法之一。本文主要研究了模拟退火算法的原理与特性,并将其应用于实验教学预约系统的排课模块中,更好地提高排课效率,改善排课效果。     

Diverse task scheduling for individualized requirements in cloud manufacturing

Cloud manufacturing (CMfg) has emerged as a new manufacturing paradigm that provides ubiquitous, on-demand manufacturing services to customers through network and CMfg platforms. In CMfg system, task scheduling as an important means of finding suitable services for specific manufacturing tasks plays a key role in enhancing the system performance. Customers’ requirements in CMfg are highly individualized, which leads to diverse manufacturing tasks in terms of execution flows and users’ preferences. We focus on diverse manufacturing tasks and aim to address their scheduling issue in CMfg. First of all, a mathematical model of task scheduling is built based on analysis of the scheduling process in CMfg. To solve this scheduling problem, we propose a scheduling method aiming for diverse tasks, which enables each service demander to obtain desired manufacturing services. The candidate service sets are generated according to subtask directed graphs. An improved genetic algorithm is applied to searching for optimal task scheduling solutions. The effectiveness of the scheduling method proposed is verified by a case study with individualized customers’ requirements. The results indicate that the proposed task scheduling method is able to achieve better performance than some usual algorithms such as simulated annealing and pattern search.     

基于“实验项目”的排课选课系统设计与实现

本文通过分析我校实验排课现状和存在的问题,重点介绍了高校实验项目排课选课系统的功能模块设计。作为教务管理系统中的子系统,提高了教务管理部门的工作效率,为实验项目学分制改革提供了软件支持,推进了教务管理的信息化建设。     

基于OpenMP的并行蚁群物流调度算法研究

物流中心调度问题是物流管理的核心问题,基于OpenMP并行编程规范,提出了基于蚁群的物流调度并行优化算法,挖掘多核高性能计算能力,提高物流过程中物件的动态分配效率,提高物流调度系统的可扩展性。     

基于遗传算法的大规模定制供应链调度优化研究

大规模定制(MC)模式下的供应链调度优化过程,是典型的随机需求与资源约束的动态问题。为合理解决这一问题,在前期研究成果基础上,提出了包括供应商选择及企业合作时序安排的优化调度模型,并提出了针对这种模型的求解思路,设计了基于遗传算法的求解过程;通过多组数据实验及结果比较分析,对模型算法的有效性、稳定性进行了验证。     

遗传算法在拖轮调度中的应用

根据某港口的实际情况,分析拖轮工作的工作过程和特点,以拖轮编号作为编码形式,将遗传算法应用到拖轮调度系统中,实现优化调度,提高拖轮作业的效率。