基于贪心法和禁忌搜索的实用高校排课系统研究

在深入分析普通高校排课的流程、特点和难点的基础上，提出一个基于贪心法和禁忌搜索的排课算法。算法采用基于优先级的贪心法构造排课的初始解，进而利用禁忌搜索获得全局较优的排课结果。设计中充分考虑了当前高校课表问题的实际情况，如课程性质对排课的要求、教师的特殊要求等。实现的原型系统同时支持自动排课和交互式排课，对于一些难度较大的问题，可以通过人机交互方式来解决。通过对高校的实际排课数据进行测试，结果表明该算法可行且能够有效地提高排课效率。     

模糊回溯法实现高校多级多校区分布式网络排课

高校扩招，人数增加，异地校区增多，排课复杂度增加。本文以茂名学院的排课管理的实际情况为背景，先分析了排课的约束条件和要达到的排课效果，把众多约束条件整合到由时间和空间组成的二维空间中，采用模糊回溯法实现了高校多级多校区网络系统环境下分布式排课。该排课算法具有较强的普遍适应性和适用性。     

高校排课流程及冲突检测分析

对高校本科教学中排课算法的控制流程及冲突检测需要考虑的一些重点问题,进行了分析,并以此设计与实现了排课系统,在实际教学管理中获得良好效果。     

高校排课系统的设计与实现

高校排课系统要求十分严格的可靠性和合理性,各高校一般都是根据自身的特点来定制排课系统,很难推广到所有高校使用。为此,该文根据高校排课的特点,对高校排课系统的需求进行了深入的分析,主要对系统中数据库的设计,并对遗传算法这个高校排课系统中的核心算法的实现进行了研究。     

改进型免疫优化算法求解排课问题

为了有效地求解高校排课问题,设计了基于免疫优化算法的排课方案。给出了高校排课问题的数学模型,构建了基于免疫算法的求解框架,并进行了实验验证。实验结果表明该设计的排课方案能够有效地解决高校排课问题,具有较好的应用价值。     

基于新型免疫遗传算法的高校排课仿真研究

研究高校排课问题,关系到高校教学质量的提高和教学资源的充分利用,随着高校教学的深入改革和高校的扩招,优化排课的高效解决就变得更加迫切。通过深入分析高校排课问题,建立了排课问题的数学优化模型,构建了它的基本求解过程。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明新型算法能满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

高校智能排课系统算法的研究与实现

研究高校智能排课优化问题,由于在资源的有限的条件下满足教学的有序性,使高校自动排课成为一个多约束、多目标优化问题.传统排课方法排课效率低、成功率低,导致课程之间冲突率高,无法满足现代高校教务管理要求.为了提高排课效率和排课成功率,提出一种自适应遗传算法的智能排课系统.首先根据教师、学生、教室、课程和课程时间段要求建立一个多约束条件的高校排课数学模型,采用随机可行排课法操作产生可行排课方案,然后利用遗传算法在可行方案中寻找最优排课方案.仿真结果表明,相对于传统排课方法,自适应遗传算法不仅提高了排课效率,而且提高排课的成功率,有效降低课程之间冲突率,并能够解决高校排课难题.     

基于群体优势遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案：新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

基于数据挖掘的排课选课系统设计与实现

目前,许多高校都具有相应的排课选课系统,这些系统中存在着大量的原始数据。通过挖掘数据信息,可帮助高校相关部门进行教学资源合理分配,并设计出相应的排课选课系统。本文探讨了数据预处理和数据挖掘技术,并基于数据挖掘技术对高校排课选课系统的设计和实现进行了相应研究,通过使用关联规则中的相关算法对选课数据进行挖掘,得到了一些有价值的规则信息,并展现出了良好的应用效果。     

基于空间模型和遗传算法的高校排课系统

如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.     

基于课程间关联规则的排课优化算法研究

针对如今高校招生人数扩张所伴随而来的高校排课资源紧张的现象进行了研究,提出了一种基于关联规则的排课优化算法（SH-AP算法）来优化高校排课。SH-AP算法将关联规则算法应用到排课过程中,通过对高校学生选课数据进行关联规则的挖掘,找出需要排课的课程之间的关联规则,之后SH-AP算法再将已经挖掘出的课程间关联规则应用到排课系统中,对高校排课进行优化。实验最终得到课程间关联规则的数据,并为高校提供人性化的排课。根据研究与对比表明SH-AP算法在对排课的合理化与人性化上有很好的优化效果,帮助学校在进行排课的时候,考虑课程时间地点冲突问题的同时,对学生的需求进行满足。     

网络环境下高校自动排课系统中教室安排算法的设计与分析

自动排课系统在高校教学管理中处于重要位置，也是一个难题。本文设计了一种高校自动排课系统中教室安排算法，对算法中四类不同的教室安排方式结果的合理性和效率进行了详细地比较和分析，设计并实现了高校教室安排与管理系统。     

基于遗传算法的高校网上排课系统的研究

排课一直是各大高校比较繁杂的一项工作,在诸多排课算法中,研究了遗传算法在高校网上排课问题中的应用.     

基于改进的免疫遗传算法的高校排课系统的设计

基于高校排课需求,通过改进传统的免疫遗传算法,使用MySQL数据库和C++编程技术开发一套智能排课系统。此系统能够对高校课程数据进行整合,从而实现一键智能排课功能,自2020年1月上线运行以来效果良好。此系统所实现的基于高校课程的智能排课功能可满足国内大部分高校的排课需求,在降低排课错误率的同时,提升高校的信息化水平。     

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

深入分析了高校排课问题,包括排课目标、主要影响因素、约束条件、求解目标,建立了其数学优化模型,构建了其基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率等多种改进方案。仿真结果表明该算法在一定程度上满足了高校排课问题的多重约束条件,能够有效地解决高校排课问题。     

基于三维免疫遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

高校排课问题的模型与算法

在分析高校排课问题复杂性的基础上,给出了高校排课的数学模型及一种改进回溯算法,基于该算法的计算机智能排课系统运行效果良好.     

基于遗传算法高职教学资源短缺排课问题的探究

高校排课系统的研究随着高校招生人数的不断扩大,教学资源中的教师和课室的短缺．需要结合学校情况的详细分析,与实际结合寻求改进,适合于某个高校的排课系统,使高校排课系统能够在资源短缺情况下,能够更好解决排课中的约束条件,合理解决各项冲突,更好的实现智能排课。     

采用十进制最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

本文分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法,设计了多种改进方案,包括十进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、最佳个体置换策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明,该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。     

高校自动排课系统的设计

快速、合理、优化的自动排课系统设计是高校教务管理的难点。对高校自动排课系统进行了分析,提出了排课问题的约束条件,给出了系统功能设计和数据库设计。自动排课系统实现智能化、人性化的排课过程,科学地编制课程表,合理进行课程搭配,充分利用教学资源,对学校教务管理工作的完善有重要作用。