银行家算法在高校排课系统中的应用

银行家算法是操作系统中用来避免死锁的一种典型的算法。本文主要论述了银行家算法的思想，利用该算法 在高校排课系统中针对选修课程教室安排中的应用，并设计了一种排课的方案，从而使每个教室都能得到充分合理的安排，突 出了银行家算法相对其他算法在高校排课系统中的优势。     

银行家算法在高校排课系统中的应用

银行家算法是操作系统中用来避免死锁的一种典型的算法。本文主要论述了银行家算法的思想,利用该算法在高校排课系统中针对选修课程教室安排中的应用,并设计了一种排课的方案,从而使每个教室都能得到充分合理的安排,突出了银行家算法相对其他算法在高校排课系统中的优势。     

基于回溯算法的高校排课系统

应用回溯算法设计自动排课系统,能简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间,解决排课系统中的资源冲突、课表优化问题。有助教务人员管理排课相关的各种信息,进行自动排课,从而减轻排课的工作量、提高排课的效率和科学性,提高教学管理水平。     

基于贪心法的排课算法

一直以来,最优解的排课算法的时间复杂度大多是排课规模的指数阶。文章把贪心法应用于排课算法中,得到排课最优解的多项式算法。     

无纸化考试系统中智能出题算法的研究

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题,是无纸化考试系统的核心,对无纸化考试的公平公正取到决定性的做用,本文针对现有几种智能出卷算法进行研究,分析比较了这种算法的优点和不足。     

高校排课系统的设计与实践

文章分析了高校排课问题及造成排课困难的各种因素。提出了一种结合贪心算法和回溯算法的混合型排课算法,从理论上阐述算法的可行性,在实践上,改算法在解决复杂的高校排课问题时有较好的效果。     

智能排课算法综述

首先介绍了排课问题, 分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点, 并对智能排课算法的未来发展做了展望.     

智能排课算法综述

介绍了排课问题,分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点,并对智能排课算法的未来发展做了展望。     

基于演化算法的高校课程排课系统的研究与实现

提出了基于演化算法高校课程排课系统的方法,以课程为排课核心,以授课计划为排课依据,利用演化算法建立起有效地数据模型．通过实验验证,该算法能够结合高校实际情况,自动地找到了解决排课问题的模型,具有一定的通用性．     

排课算法问题求解探讨

排课问题是一个在组合基础上有限制且多目标的优化问题,并已被证明为一个和网络处理器有关的NP难问题。遗传算法是一种在生物界自然选择和进化机制基础之上发展而来的高度并行、self-adaptive的随机搜索算法,是近似求解网络处理器的难问题的一种有效方法。研究将遗传算法应用于解决排课问题。     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

Parallel Genetic Simulated Annealing Hybrid Algorithm for Task Scheduling

In this paper combined with the advantages of genetic algorithm and simulated annealing, brings forward a parallel genetic simulated annealing hybrid algorithm （PGSAHA） and applied to solve task scheduling problem in grid computing. It first generates a new group of individuals through genetic operation such as reproduction, crossover, mutation, etc, and than simulated anneals independently all the generated individuals respectively. When the temperature in the process of cooling no longer falls, the result is the optimal solution on the whole. From the analysis and experiment result, it is concluded that this algorithm is superior to genetic algorithm and simulated annealing.     

A Parallel Genetic Simulated Annealing Hybrid Algorithm for Task Scheduling

0 IntroductionGrid computingis a hot topic inthe current internet research,and a developing direction of the parallel and distributedprocess[1 ,2].Since the task scheduling in grid computing faces aNP-hard problem[3];it has drawn attention from many scholarsand become the focusinthe field of the current grid computing re-search.In recent years , two global random and opti mal algorithmhave been widelystudiedandappliedinthefield of the gridcompu-ting research: GA(Genetic Algorithm) and SA( …     

基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度

针对并行多处理器系统的任务调度问题,提出一个新的混合遗传算法(HGA)．HGA使用拓扑排序表的交叉来保证下代的合法性和搜索空间的全局性,为了提高HGA的收敛速度,根据拉马克进化理论,在交叉算子中使用贪婪策略来提高个体的适应值,模拟结果显示HGA的调度结果和算法的时间复杂性都是令人满意的．     

求解TSP的遗传蚁群融合算法

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

改进的混合级联遗传算法

将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。