一种面向智能排考的最优时段“净化”方法

针对各类排考资源在空闲时间段上的最优匹配问题,根据考试编排的约束条件,从时间选择算法的构建、着色、数据结构描述以及可用时间段的选择,最优时间段的形成等方面进行算法描述,并给出算法的具体步骤和流程图.实验结果表明,经"净化"处理后的最优时间段匹配算法能有效解决排考过程中的约束问题,避免排考过程中的人为干预,而且具有较好的灵活性和简洁性.     

高校排考系统的设计与实现

本文从高校考务管理工作的实际出发，提出一种实用的自动排考算法并在排考系统中实现此算法。在某些特殊需要的时侯，这套排考系统也提供一种人性化的手动排考调整操作。     

高等院校学分制教学排考问题算法设计

针对学分制教学中存在的因学生选课随机性所导致的排考困难问题,设计了一种基于启发式的两阶段算法.第一阶段解决考试课程安排冲突问题;第二阶段解决考场分配、时间均匀分布及连考问题.实际应用于高校大规模排考的结果表明,本算法不会产生维数爆炸,计算效率高,可广泛用来解决学分制下的高等院校排考、排课和其他类似问题.     

多维冲突下的考试排考算法研究

结合工作实际对如何开发一个考试安排系统进行了分析,在得出各种要素关系的基础上对考试排考系统的算法实现进行了阐述     

基于启发式搜索和背包算法的分布式排样系统

针对理论上属于NP完全问题的二维矩形件优化排样问题,构建了一个排样效率高、计算速度快和排样效果好的一种近似算法.并结合计算机网络的大量应用,将算法应用于分布式排样系统.算法的主要思想是采用启发式搜索和背包算法,使每次排样都达到局部最优,从而得到近似最优解.并与其它2种近似算法进行了比较,指出了它们的不足之处,还给出了一个排样实例.     

高校实行教考分离初探

考试，是高校最重要的教学管理手段之一，但是，它也是高校教学科学化、规范化管理中最薄弱的环节之一．本文试图从高校考试的分析人手，对教考分离的意义、形式和方法等进行系统的探讨．一、当前高校考试存在的问题当前高校考试中出现的种种问题，最根本的是缺乏科学的评价现和教育评价理论的指导，主要表现在如下几方面。l、考试的价值观受扭曲考试按其功能可分为“诊断性考试”、“形成性考试”和“总结性考试”．诊断性考试主要在教学前进行，用以判断、了解学生的状况；形成性考试在教学过程中进行，目的在于及时获得反馈信息，对教学…     

高等学校排考染色-匹配算法

将安排考试课程与分配班级考场分别化为图的染色与最大匹配问题，进而将两种算法融合并改进，使之适合于实际应用．最后以染色一匹配算法解决上海理工大学本科教学排考冲突问题为例，实证了算法的有效性．     

考试指挥棒,指向何处——如何有效发挥高校考试的导向作用

目前高校考试存在着考试目的偏离、考试内容不合理、考试形式单一等诸多问题。如何有效发挥高校考试的导向作用,如何利用考试这根指挥棒来引导学生更加关注平时的学习过程,更加关注能力的培养则是一个需要深入思考和急需解决的问题。本文将分析当前高校考试存在的问题并结合江西农业大学南昌商学院在"以考促教,以考促学"方面的做法和经验提出了一些对策和建议。     

普通高校课务管理排考系统的算法设计

针对普通高校排考的复杂性,定义了相关数据集,基本解决了排考过程中的多因素问题,使排考结果结合了计算机的技术特点和传统习惯。其中算法（Ⅰ）已在广西大学计算机排考中正式采用,深受有关部门的欢迎。     

基于图论的高校排课系统实现

在参照多种排课算法后,对排课资源进行合理抽象并建模,利用图论染色和最优匹配原理来简化算法,并结合数据库技术给出排课问题的数据存储模式,从而提出一套完整而实用的高校排课系统的可行实施方案.     

RBAC在高校智能排考系统中的应用

为实现智能排考系统的有效访问控制,首先对排考过程中存在的问题进行了分析,针对排考系统用户多、数据量大、访问时间过于集中的特点,对其安全性问题进行了深入研究,然后将基于角色的访问控制（RBAC）方法应用于系统的访问控制;其次,对RBAC模型进行了扩展,并增加义务和奖罚两个元素,将RBAC模型的访问控制力度细化了访问对象的具体操作的控制．同时,对访问控制流程进行了阐述．通过应用结果表明：扩展后的角色访问控制方法,能有效保证整个系统数据库中所有数据的安全性和完整性,而且,在网络环境下有效保证了多用户的并发操作,提高了数据库的访问效率．     

基于任务分类思维的云计算海量资源改进调度

对云计算海量数据下的资源调度的研究过程中,进行资源调度时资源分配无法到达合理化调度,存在资源调度效率低的问题。提出分类思维的云计算海量数据资源优化调度方法。该方法引入膜计算概念,将云计算下的海量资源调度的总任务划分为多个子任务,并详细计算每个子任务的资源调度任务量。将优化调度系统内部分解为主膜和辅助膜,利用蝙蝠算法在辅助膜内进行资源分配个体寻优,并将优化后的资源分配最优个体传送到主膜间进行云计算海量数据下的资源分配优化。实验仿真证明,基于改进膜计算蝙蝠算法的云计算海量数据下的资源优化调度方法调度效率高,分配较为均衡。     

一种基于多标拍卖的资源分配算法

针对有限资源开放式系统多任务多资源分配问题,提出了一种基于多标拍卖的资源分配算法. 算法首先基于资源效用曲线为每个任务建立投标集合. 其次,任务向系统递交投标,系统收集所有任务投标并定义市场出清价, 确定资源分配的规则. 最后算法通过启发式方法调整每个任务的最大投标值,以获得接近最优的系统总效用. 实验结果表明算法在资源有限的情况下优先分配资源给投标价格高的任务,与0-1整数规划资源分配算法相比时间复杂度低,最优值偏差不大.      

蒸发流程终点浓度智能控制系统

提出了蒸发流程终点浓度智能控制算法，应用启发式最优控制方法，将系统动态过程信息用节点表示，建立了启妇式最优控制规则。该算法可据系统特征状态，控制效果及评价函数选择控制规则，修正控制输入，仿真实验证明，该算法有较好的适应性。     

天然气管网优化调度方法研究

以压缩机站最小年运营费用为目标函数,考虑气田资源、压缩机站特性参数、管网输送工艺等多种约束条件,建立了天然气管网优化调度数学模型。基于现代启发式演化算法的基本思想,将差分进化算法的繁殖策略与遗传算法的交叉、变异结合起来形成了一种新的混合遗传算法,应用于模型的优化求解,避免了一般演化算法早熟收敛现象,并以一个12个节点、11条管段、2个压缩机站的天然气管网为例,评选出了最优的管网运行方案,用于该管网的日常运营调度和后期改造设计。结果表明,所建模型和优化方法是有效的,具有一定的实用性。     

基于免疫粒子群算法的风/光/柴/储容量优化配置

针对我国风光资源丰富的偏远地区,采用风光的互补优势,结合蓄电池及柴油机对负荷进行供电,建立了以总净现值成本最低,负荷缺电率和能量浪费率最小为目标函数,以场地大小,蓄电池容量,柴油机功率及其污染物的排放量为约束条件,对其进行容量配置。采用了改进的多目标免疫粒子群算法进行优化,提高了算法的收敛速度,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,在对负荷进行容量配置的过程中,采用多目标的改进免疫粒子群算法可以有效进行寻优,提高了系统的稳定性和经济性。     

灌区库群系统水资源优化配置模型研究

以云南曲靖灌区为例，采用大系统分解协调技术对大型灌区水库群系统水资源优化配置问题进行了分析和研究；构建了水资源系统两级递阶分解协调模型，并给出了模型优化决策算法的程序框图．     

基于FM信号的外辐射源雷达组网系统多传感器选择算法

提出一种基于调频广播(FM)信号的外辐射源雷达组网系统多传感器快速启发式算法,目的是使系统能够动态地协调各部FM信号接收机的使用,进而在资源有限的条件下达到更好的目标参数估计性能。该算法采用相干克拉美罗界(CRLB)作为代价函数,并通过贪婪快速启发式算法对优化问题进行了求解。仿真结果表明,所提算法不仅可以在系统资源有限的情况下提升目标的参数估计性能,而且可以大大减小计算量,具有很强的实用性。     

基于SD-MOP整合模型的城市土地资源优化配置方案研究

城市土地资源优化配置对城市社会经济的发展具有极其重要的作用。论文探讨了土地资源优化配置的相关方法,并针对城市土地资源优化配置系统的特点,提出了基于系统动力学和多目标规划整合模型(SD-MOP)的城市土地资源优化配置方案,并研究了SD-MOP整合模型的构建过程,为城市土地资源优化配置方案研究探索出了一套新的方法。