遗传算法在高校排课系统中的应用

来源 :东北大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:benson55
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
排课是学校教学管理中十分重要且又相当并复杂的管理工作之一。随着高校教育事业的发展,学生人数的不断增加,在教室资源有限的前提下课程编排就显得更加繁重,同时课程的编排也更成为教学管理工作的关键之处,在一定程度和深度上影响着学生的培养与教学质量的提高。排课问题是一个有约束的、多目标的、难解的组合优化问题,采用具有智能性和并行性的遗传算法来对排课问题进行求解,是所有求解该问题方法中比较聪明的举措。本文旨在相关遗传算法和多目标优化理论的基础之上,提出一个课表方案的随机生成与优化算法,能够较大程度地突出实际排课情况和尽量达到多个目标最优。本论文的主要工作有:1.本文首先分析了课表问题中的各种因素,以及人工排课的模拟过程,讨论了课表问题是一个具有不确定性、NP完全的组合优化问题;同时,为了能够有效地解决课表问题,分析了遗传算法的产生和发展,并对遗传算法在多个方面的改进进行了应用,这些改进能很好地避免遗传算法出现未成熟收敛等一系列问题;另外采用优化编码结构组合的方法减少排课冲突,降低算法的复杂度,并针对排课问题的染色体编码完成各个遗传算子的设计和开发任务;最后集成排课的整体优化算法,完成排课软件关键模块的系统设计。2.对自动排课系统进行业务需求分析、数据分析以及功能需求分析,并提出了排课过程的约束条件。再利用Delphi7.0语言,制定排课系统的主要数据库结构和主要字段(教师编码)的数据编码结构,并对改进的遗传算法进行编程;3.对使用改进的遗传算法所设计的排课系统进行测试,结果表明系统有效地解决了冲突,并合理安排特殊课程,使排课的有效性得到了提高。
其他文献
K-匿名方法是视图发布条件下防止数据隐私泄露的一种重要方法,K-匿名化后的视图称为K-匿名表。当基本表发生更新变化时,如何保持K-匿名表数据与基本表数据的一致性是一个值得
树木建模是虚拟现实研究的热点,但是树木的基因结构和生长环境复杂,导致了树木建模过程繁琐复杂。自然场景对实时性和逼真度要求很高,现阶段的树木建模过程精度差、渲染速度