基于遗传算法的排课系统的研究

根据独立院校的特点,分析了目前流行的几种排课算法存在的问题,从遗传算法的基本理论入手,研究如何利用遗传算法,解决排课系统中的资源冲突、课表优化问题．实验证明,遗传算法能简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间,能在理想时间内找到最优解．     

人工智能在搜索引擎资源获取中的应用

使用人工智能中的启发式搜索来获取特定的信息,减少遍历的链接数量,使被访问到的链接尽量地指向有用的信息。减少了无关链接的访问数量,提高相对回报率及系统的效率。     

基于成组技术的数据库型CAPP研究

针对CAPP面向企业实用化应用,论述成组技术在CAPP中应用和如何通过创建数据库开发面向企业的实用化、工具化的CAPP系统,通过对基于成组技术的数据库型CAPP系统的开发,验证该系统对数据处理的优越性和系统本身的实用价值．     

遗传算法的改进与算法收敛性分析

标准的遗传算法对种群的进化实施统一的交叉变异操作。笔者引入生物进化过程中的渐变与突变机制，提出按适应度大小将种群分类，对不同种群采用不同交叉变异算子。实验表明，改进的遗传算法可减少种群进化的代数，提高算法的效率，保证算法的全局收敛性。