基于遗传算法的排课问题的研究

发布时间：2017-04-05 14:02

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【摘要】： 排课是学校教学管理中十分重要而且又相当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,在一定程度和深度上影响着学生培养与教学质量的提高。 排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。 遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法。本文将遗传算法应用于排课问题的求解,进行了以下几个方面的研究工作: 1、系统完整的讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件、求解目标和难点,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出了排课问题求解方法的总体框架。 2、对多个模糊排课目标进行定量分析,建立了排课优化目标空间。 3、针对排课问题研究了染色体编码方式以及遗传操作算子的设计,并引入多目标决策协调模型,提出了一种基于多目标决策协调模型的适应度计算方法,并改进了遗传算法的一般结构,采用了免疫变异算子来维持种群的多样性,形成了一套多目标协同优化的排课算法。
【关键词】：排课问题 遗传算法 多目标优化
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-11
• 1-1 课题的研究背景及意义8
• 1-2 课题的发展及国内外研究现状8-10
• 1-3 本课题主要研究内容10-11
• 第二章 排课问题中算法的选择11-28
• 2-1 遗传算法的产生和发展11
• 2-2 遗传算法的基本特点11-13
• 2-3 经典遗传算法13-21
• 2-3-1 遗传算法的基本术语13
• 2-3-2 遗传算法的基本思想13-16
• 2-3-3 基本遗传算法（Simple GA，SGA）16
• 2-3-4 遗传算法的基本操作16-17
• 2-3-5 遗传算法的模式定理17-18
• 2-3-6 扩展模式编码及其模式定理18-21
• 2-4 遗传算法的三种改进策略21-26
• 2-4-1 优势群体优先(SCF)策略21
• 2-4-2 最优个体替换(REC)策略21-22
• 2-4-3 免疫算子的加入22-26
• 2-5 应用遗传算法的关键26-27
• 2-6 本章小结27-28
• 第三章 排课问题分析28-36
• 3-1 排课问题概述28-29
• 3-2 排课问题的目标分析29-33
• 3-2-1 影响排课的因素29-30
• 3-2-2 排课过程的约束条件30-31
• 3-2-3 排课问题的组合爆炸和不确定性31-33
• 3-2-4 排课的求解目标33
• 3-3 排课问题的数学模型33-34
• 3-3-1 排课问题的数学描述33-34
• 3-3-2 排课问题的优化求解模型34
• 3-4 排课问题的解决方案34-35
• 3-5 本章小结35-36
• 第四章 基于遗传算法的排课优化36-50
• 4-1 排课问题的前提——缩小的解空间36-37
• 4-2 排课问题的多目标分析37-39
• 4-2-1 节次优度37-38
• 4-2-2 班级课时日分布均匀度38
• 4-2-3 教师课时分布密集度38-39
• 4-3 排课问题的遗传算法设计39-45
• 4-3-1 构造基因编码和染色体39-42
• 4-3-2 产生初始种群42
• 4-3-3 选择操作42-43
• 4-3-4 交叉操作43-44
• 4-3-5 变异操作44-45
• 4-3-6 适应度函数的构造45
• 4-4 试验及其结果分析45-49
• 4-4-1 实例说明45-46
• 4-4-2 参数设置46-48
• 4-4-3 实际求解效果48-49
• 4-5 算法特点分析49
• 4-6 本章小结49-50
• 第五章 结论50-51
• 5-1 本文总结50
• 5-2 展望50-51
• 参考文献51-54
• 致谢54

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1 ;遗传算法:让发明自动“进化”[J];硅谷;2011年15期

2 蒋鹏;佘艳;;基于遗传算法的接驳转运车辆排程的分析研究[J];信息与电脑(理论版);2011年06期

3 丁立;;高校排课系统的设计与实现[J];电脑知识与技术;2011年18期

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5 吴e

本文编号：287107