检索结果-南通市图书馆

作者：李茜长江大学

学位级别：硕士

近年来,学校的教学管理工作因高校招生人数和课程种类的逐渐增多而增加了很大难度。教学管理工作是十分复杂的工作,排课问题是其中难度最大、复杂性最高的问题。排课问题是S.Even在1975年证明了的NP难问题,在排课过程中需要综合考虑很... 详细信息

近年来,学校的教学管理工作因高校招生人数和课程种类的逐渐增多而增加了很大难度。教学管理工作是十分复杂的工作,排课问题是其中难度最大、复杂性最高的问题。排课问题是S.Even在1975年证明了的NP难问题,在排课过程中需要综合考虑很多要素,比如年级、课程种类、教室容量、教师类型、上课时间、教师等等,以实现教学资源的合理规划。因此,如何对高校课程进行优化排列,提高学校教师、教室以及配套教学资源的利用率是各个学校追求的目标。排课问题涉及到教学资源的配置问题,更关系到各学校教学目标能否实现,已经成为国内外众多学者关注的焦点。利用计算机自动排课系统排课,可以合理高效地处理复杂、多变的多种资源,在满足各学校教务活动需要的同时,还能提高各学校教学资源的利用率,在确保教学任务能够顺利实施的同时,使教学成本得到最大程度的控制,这不仅对于学校发展有实际意义,对我国整个教育业,乃至其他行业的发展同样具有促进作用。高校排课问题属于时间表问题,该问题的解决不仅可以有效处理高校扩招、学分制推行等改革过程中遇到的资源紧缺问题,还能对其他时间表类问题给予一定的借鉴意义,如教育系统的考试安排问题、行政或商业部门的会议安排问题、交通部门的车辆时刻安排问题等。课程表是编排课程的表。科学的课程安排才能调度全校师生的教学活动,使学校的教学工作有序进行。所以,高校相关机构和人员需要对课程进行合理编排。早先,高校是通过人工的方式进行课程编排,不仅浪费了大量的人力和精力,还可能会由于某种情况考虑不周出现排课冲突。后来,国内外众多学者对排课问题进行了广泛研究,在排课问题中融入遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、分支定界算法等智能算法,极大的提高了排课效率和合理性,但在编排的科学性上还有欠缺。较为常见的算法原理及其应用情况如下所示：应用遗传算法时需要确定信息要素的编码方案,适应值函数以及遗传算子,然后利用迭代过程中的新信息进行组织搜索,适应能力较大的可继续往下计算。遗传算法具有简单、独立性强的优点,但它约束能力方面不够强。禁忌搜索算法是构造禁忌表,将禁忌表中的移动列入禁止,防止陷入循环。该法有较强的爬山和记忆能力,可跳出局部最优解。模拟退火算法控制算法进程是通过冷却进度表的参数,虽然过程较为复杂,但是该算法能在多项式时间里得到近似最优解,适合求解大规模非线性规划问题。蚁群算法利用正反馈原理,通过信息加强加快进化过程,它是一种可并行实现的算法,不同蚂蚁之间不断进行信息素的交流和传递,通过相互协作更容易发现较好解。分支定界法的基本思想是搜索有限解空间中所有带有约束条件的最优化问题的可行解。该算法通过不断把全部可行的解空间分割为越来越小的子集,即分支,并计算每个子集内的解值的下界或上界,即定界。每次分支是不会再继续分支界限已超出已知可行解值的子集的。这样,就可以不用考虑解的许多子集,即搜索树上的相应结点,从而缩小了搜索范围。这一过程直到找到可行解才结束,且该可行解的值不超过任何子集的界限。由以上分析可知,不同的智能算法有其各自的特点,在解决高校排课问题上,各具利弊,单一算法难以实现预期的目标,将不同算法融为一体,构筑更为先进的算法成为必然。遗传算法具有很强的适应能力,但后期的收敛性较差,蚁群算法收敛性较好,但对运算数据的要求较高,若将两个算法融合,把遗传算法的结果作为蚁群算法的初始值,即能解决遗传算法后期收敛慢的问题,又能解决蚁群算法初始值设置问题。由此,本文提出混合遗传算法和蚁群算法的新型计算算法,用来改善单一算法存在的缺陷。本文先后对遗传算法在排课问题中的应用、蚁群算法在排课问题中的应用进行了分析和试验,然后将新型的混合算法进行试验,结果显示混合算法在运行时间、适应度、收敛性方面具有明显改善,所得结果更具合理性,优于单一算法,具有很强的研究意义和实践价值。本文主要是对智能排课系统展开研究：首先,文章对高校排课问题的重要性及研究价值进行了分析,总结了国内外在排课相关问题方面研究现状,对智能算法在排课过程中出现的问题及其复杂性进行了介绍,描述了常见的排课模型与算法,并且对其优缺点进行了梳理。然后以排课的最优化为目标,在已有各种算法的基础上,重点研究了遗传算法和蚁群算法,对这两种算法进行一定的结合,可以提高排课的效率。运用选择操作、交叉操作和变异操作改进遗传算法可以减少课程安排应用中的冲突问题;通过改进启发函数,可以改进蚁群算法随机选择路径的时间性问题。最后,为了实现高效的排课,尝试把遗传算法和蚁群算法结合起来,通过遗传算法快速搜索所有可行解,在此基础上,利用蚁群算法的快速收敛性及全局优化进行最优解的获取。两种算法的结合,优于单独的算法应用。此外,其它的算法也可用于高校排课问题,那么,将它们进行进一步结合以及效果是否好等就成为了今后研究的发展方向。

关键词：高校排课问题遗传算法蚁群算法

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改进遗传算法求解新高考背景下的排课问题

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华东师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期 108-123页

作者：徐向阳刘文伟傅蝶徐刚金澈清王祥丰王江涛华东师范大学软件工程学院上海200062 华东模范中学上海200040 华东师范大学教师教育学院上海200062

我国提出新高考改革政策后,越来越多地区和高中开始采用走班制教学模式.相对于传统的行政班教学模式,走班制教学模式使排课问题的约束条件进一步增多,学校教育资源匮乏的现象进一步凸显.传统的排课算法不适于求解走班制教学模式下的排... 详细信息

我国提出新高考改革政策后,越来越多地区和高中开始采用走班制教学模式.相对于传统的行政班教学模式,走班制教学模式使排课问题的约束条件进一步增多,学校教育资源匮乏的现象进一步凸显.传统的排课算法不适于求解走班制教学模式下的排课问题,而纯粹的手动编排课表不仅费时费力,排出的课表还可能存在大量冲突,难以保证课表的可行性和合理性.根据走班制教学模式的特点,设计了一种获取优质可行解的方法:首先针对走班课程提出了一种自动生成教学班组合的方法;然后运用改进的遗传算法高效合理地求解排课问题.实验结果表明,该算法可获得优质的课表安排,并且已经加入到实际应用中.

关键词：走班制遗传算法排课问题排课算法组合优化

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改进遗传算法求解走班制下的排课问题

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计算机工程与应用 2019年第6期55卷 218-224页

作者：陈璐王秀福州大学数学与计算机科学学院福州350116

针对新高考政策背景下课程安排的问题,分析了走班制制度下排课的特点,结合现实中学校的资源条件以及学生和教师对课程安排的偏好,设计了有针对性的生成可行解方法和适应度函数,克服了传统遗传算法无法适用于走班制下排课的问题。使用改... 详细信息

针对新高考政策背景下课程安排的问题,分析了走班制制度下排课的特点,结合现实中学校的资源条件以及学生和教师对课程安排的偏好,设计了有针对性的生成可行解方法和适应度函数,克服了传统遗传算法无法适用于走班制下排课的问题。使用改进后的遗传算法分别对走班课程和非走班课程进行排课,其中对于走班课程,将每个年级的班级分为若干个组,同一个组中的所有相同课程安排在相同的时间。实验结果证明了该算法可以得到合理的排课方案。

关键词：走班制遗传算法排课问题时间表问题适应度函数

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排课问题的数学模型研究

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沈阳工程学院学报（自然科学版） 2017年第3期13卷 273-277,288页

作者：陈辉何军安徽商贸职业技术学院教务处安徽芜湖241002

通过对排课问题中课程、班级、教师和场地的约束条件进行数学抽象,将排课方案的优化表示为场地利用情况和课时安排合理性的评价,给出了一个较为精炼的排课问题数学模型,在一定的问题规模下,得到了较好的排课效果。在此基础上,针对高校... 详细信息

通过对排课问题中课程、班级、教师和场地的约束条件进行数学抽象,将排课方案的优化表示为场地利用情况和课时安排合理性的评价,给出了一个较为精炼的排课问题数学模型,在一定的问题规模下,得到了较好的排课效果。在此基础上,针对高校排课实际应用场景,基于贪心算法给出了排课问题的一种高效的近似求解方案,为基于排课的教务管理信息系统的构建提供了参考借鉴。

关键词：排课问题排课算法整数规划模型贪婪算法 Lingo

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遗传算法的改进及其在排课问题中的应用

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南昌大学学报（理科版） 2018年第4期42卷 388-392页

作者：姜婧白似雪南昌大学信息工程学院江西南昌330031

分析基本遗传算法中传统选择、交叉策略的不足,结合多种选择方法及模拟退火机制,提出改进的选择策略;在交叉阶段,利用蚁群算法的正反馈机制改进了交叉策略;采用最大允许停滞代数的方法来结束算法的运行。由在排课问题中的对比实验可以看... 详细信息

分析基本遗传算法中传统选择、交叉策略的不足,结合多种选择方法及模拟退火机制,提出改进的选择策略;在交叉阶段,利用蚁群算法的正反馈机制改进了交叉策略;采用最大允许停滞代数的方法来结束算法的运行。由在排课问题中的对比实验可以看出,本文提出的改进算法改善了遗传算法局部搜索能力弱的缺点,提高了算法运行效率。

关键词：选择交叉模拟退火机制正反馈机制排课问题

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基于改进遗传算法的多目标约束条件排课问题研究

基于改进遗传算法的多目标约束条件排课问题研究

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作者：刘浩桂林理工大学

学位级别：硕士

随着高校扩招政策实施,各个高校的办学规模逐渐增加,导致传统手工排课作业已经无法满足学校教学工作正常开展的需求。同时由于排课工作涉及较多因素,且各因素之间存在相互关联和影响,使得排课问题的求解难度也日益增加。另一方面,课表... 详细信息

随着高校扩招政策实施,各个高校的办学规模逐渐增加,导致传统手工排课作业已经无法满足学校教学工作正常开展的需求。同时由于排课工作涉及较多因素,且各因素之间存在相互关联和影响,使得排课问题的求解难度也日益增加。另一方面,课表以学生为本、教师为主导、充分利用和合理分配教学资源等为原则的评价指标,也随着高等教育研究的深入而变得越来越复杂,所以各高校排课问题规模和难度都在逐渐增加,更好地解决排课问题的必要性也日渐凸显。排课问题的本质是指在满足排课过程中特定的约束条件下给每一个教学任务合理且无冲突地分配教学资源,是一个典型的多目标约束组合问题。对此,本文在结合遗传算法的基础上,充分分析排课问题的特点,针对排课问题中的各个约束条件、冲突检测与消除、求解算法及其优化等问题展开了相关研究。本文做了如下研究:为了获得更高的排课质量,充分分析了排课的原则,建立了从学校、教师及学生角度进行考虑的多目标排课问题模型,并对其必要性逐一进行说明,针对排课原则所设计的多目标优化模型,能够较为完善的描述了高校排课问题中所要考虑的求解目标。课程安排是否合理的基本前提是是否满足约束条件,为此本文首先对排课问题的约束条件进行了整合,并定义了每个约束条件的必要性程度;然后根据不同的约束条件设计了多个冲突检测算法。由于约束条件之间是相互影响与制约的,本文详细描述了为消除某些冲突而导致连带新生冲突产生的情况,为此设计了逐项搜索冲突消除算法,经实验结果证明,本文的逐项搜索冲突消除算法能够同时消除排课问题中的所有冲突,具有良好的实用性。针对排课问题的主要特点,设计了一种改进的遗传算法求解上述的多目标优化问题。首先提出了一种满足同一课程每周可安排在不同时间、不同教室以及不同教学周次的可变长十进制编码方案,该编码方案充分考虑了课程的教室与时间安排的灵活性,使得排课问题具有更加良好的合理性。其次设计了一种针对具体问题的局部搜索算子,加速了算法的收敛速度。最后在最优个体保留的框架之下,对选择算子、交叉算子、变异算子进行了改进。经实验证明,所设计的算法不仅具有较快的收敛速度,还在一定程度上提高了个体的多样性以达到增强搜索空间、跳出局部最优的目的。

关键词：遗传算法排课问题多目标优化局部搜索算子

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基于改进遗传算法的实验室排课问题求解

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电脑编程技巧与维护 2023年第10期 55-59页

作者：周星奇华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

为解决当前高校实验课资源分配问题,根据实验课程特点对传统排课问题要素及其两类约束条件进行调整,给出了符合实验课程特点的排课数学模型。为提高求解效率将一种三父代交叉算子引入求解过程,并针对实验排课问题设计了编码方案和种群... 详细信息

为解决当前高校实验课资源分配问题,根据实验课程特点对传统排课问题要素及其两类约束条件进行调整,给出了符合实验课程特点的排课数学模型。为提高求解效率将一种三父代交叉算子引入求解过程,并针对实验排课问题设计了编码方案和种群初始化流程。使用排课案例对算法进行了测试,测试结果表明,该算法在求解质量和效率上均有一定优势。

关键词：遗传算法排课问题交叉算子三父代

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基于改进粒子群优化算法的排课问题

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计算机应用 2013年第1期33卷 207-210页

作者：王念桥姚四改武汉职业技术学院电子信息工程学院武汉430074

深入分析了排课问题,提出一种基于离散粒子群的排课算法,构建了相应的解题框架。针对粒子群算法有后期收敛速度慢、易收敛于局部最优的缺点,结合排课问题的特点,对粒子群算法作了改进。在三维空间中建立模型,采用避免冲突的种群初始化... 详细信息

深入分析了排课问题,提出一种基于离散粒子群的排课算法,构建了相应的解题框架。针对粒子群算法有后期收敛速度慢、易收敛于局部最优的缺点,结合排课问题的特点,对粒子群算法作了改进。在三维空间中建立模型,采用避免冲突的种群初始化加快收敛,并且引入变异操作避免陷入局部最优等。实践表明改进后的粒子群算法能有效地解决排课问题。

关键词：排课问题粒子群优化算法组合优化变异

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排课问题的一种遗传算法适应度求解方法

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第S1期39卷 277-282页

作者：祝勇仁邓劲莲胡献华张炜浙江机电职业技术学院浙江杭州310053 中国计量大学机电学院浙江杭州310018

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进... 详细信息

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。

关键词：多目标决策协调模型排课问题适应度遗传算法

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基于迭代前向搜索算法的高校排课问题研究

基于迭代前向搜索算法的高校排课问题研究

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作者：刘骁重庆大学

学位级别：硕士

时间表问题(timetabling problem)是一类多元受限的资源调度组合优化问题,其拥有非常广泛的应用领域,像航班时刻表、市公路运营等等。到目前已经证明该类问题是一种NP完全问题,而NP完全问题不存在时间复杂度为多项式时间的算法。而排课... 详细信息

时间表问题(timetabling problem)是一类多元受限的资源调度组合优化问题,其拥有非常广泛的应用领域,像航班时刻表、市公路运营等等。到目前已经证明该类问题是一种NP完全问题,而NP完全问题不存在时间复杂度为多项式时间的算法。而排课问题是时间表问题的一个重要应用。随着国内教育事业的发展,国内高校对教学质量的要求越来越高,排课的规模越来越大,师生对于课表的需求也越来越多。同时课程的编排还是教学管理工作中关键的一环,在很大程度上影响着学生培养与教学质量的提高。然而国内现有的排课方式却越来越无法满足现有的需求。迭代前向搜索算法是近十年才提出来的一种新型启发式算法,在国外高校排课中得到了广泛的应用,但是国内相关研究却比较少。本文在详细剖析该种先进算法的基础上,提出了与国内高校相适应的改进。主要工作内容如下:①讨论了排课问题中的主要约束条件、影响因素、相关算法,并详细描述了排课问题所对应的数学模型。研究了迭代前向搜索算法的理论知识、数学模型以及设计思想。②结合国内高校的实际情况,提出了基于回溯弧相容维持的约束改进迭代前向搜索算法,既解决了在国内越来越多见的跨校区教师调度问题和教师对授课时间的个性化需求的问题,同时又提高了算法面对大规模排课的性能。③以约束逻辑程序设计为指导思想,设计了改进迭代前向搜索算法的基础架构,并做了具体实现。④以重庆大学的真实课程数据为数据集,对改进后的迭代前向搜索算法分两个步骤进行测试:第一步是排全校的所有公共课,第二步是排特定学院的专业课。并根据测试的结果对改进算法的性能以及对国内高校的适应度进行了分析和评估。

关键词：排课问题迭代前向搜索算法约束条件

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