原创《基于改进型遗传算法求解高校排课问题》：关于免费遗传算法论文范文在这里免费下载与阅读,为您的遗传算法相关论文写作提供资料。
摘 要：随着信息技术的不断发展和教育改革的不断深入,通过信息技术实现教学管理的智能化已经成为可能.排课作为教学管理的核心内容之一,它是衡量教学管理水平的重要指标,它是教学管理智能化的重要体现.本文的研究是通过学校的教学计划分析并建立排课的数学模型,对传统的遗传算法进行改进,设计出一种改进的自适应的遗传算法求解排课问题,改进的自适应遗传算法相对于传统的遗传算法在排课效率上有很大提高.
关键词：排课模型；遗传算法；节次；自适应
中图分类号：TP311.5 文献标识码：A
Abstract：With the continuous development of information technology and the further deepening of education reform,intelligent teaching management by means of information technology has become possible.As one of the core contents of teaching management,course scheduling is an important index to measure teaching management as well as an important evidence of intelligent teaching management.This paper has analyzed and established the mathematics model of course scheduling through the teaching plan in colleges and universities,improved traditional genetic algorithm and designed an improved self-adaptive genetic algorithm to solve the scheduling problem.Compared with traditional genetic algorithm,the improved adaptive genetic algorithm has greatly increased the efficiency of course scheduling.
Keywords：course scheduling model；genetic algorithm；section；self-adaptive
1 引言（Introduction）
随着信息技术的不断发展和教育改革的不断深入,通过信息技术实现教学管理的智能化已经成为可能[1].排课作为教学管理的核心内容之一,它是衡量教学管理水平的重要指标,它是教学管理智能化的重要体现.排课问题的目标是在一定的约束条件下求解出较优的排课方案,使得依据此方案执行的教学计划具有学生老师合理安排,教室资源利用率高,教学质量高的特点[2,3].
2 常见的排课模型（Common course scheduling model）
2.1 图论算法
图论中的图是由若干给定点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系图论解决排课问题,将图论的边着色理论,对排课资源进行建模,使得排课问题得以解决[4].但图论本身是NP完全问题,算法实现上比较繁琐.
2.2 贪心算法
贪心算法基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解.贪心算法的排课系统,以资源匹配为基础,用内存动态分区分配的最佳适应法为依托解决排课问题[5].与图论算法比较,避免了算法实现上的困难,但贪心算法在断点选择中存在缺陷.
2.3 人工智能算法
人工智能是对人的意识、思维的信息过程模拟.人工智能解决学校的排课系统,以时间因素为核心进行课程的安排符合学校教学实际情况,以影响学校课程安排中最为直接的三个因素教师.以学生和教室为核心来安排一门课程[6].使用这种方法能够使学校管理进一步科学化,高效化.
3 基于高校的排课模型（Course scheduling model in colleges and universities）
3.1 相关术语
⑴教学班（Teaching Class）：一个教学班包含多个班级.例如：软件工程2015级1—2班包含1班和2班两个班,这样定义不需要考虑合班情况,只需要在制定教学计划时选择出需要合班的班级即可,教学班集合定义为,每个教学班对应的人数为.
⑵节次（Section）：一门课程上一节课45min所耗费的时间为一个节次,一天共有10个节次,上午四个节次,下午四个节次和晚上两个节次,节次集合定义为.
⑶课程（Course）：将课程分为公共基础必修,公共基础选修,学科基础必修,学科基础选修,专业课必修,专业课选修,实践教学环节必修,实践教学环节选修,表示课程的重要程度,即权重.课程的权重为1,2,3,等,8.
⑷教室（Class Room）：集合定义为.
⑸教师（Teacher）：集合定义为.
⑹时间间隔（Time Interval）：对于一周多学时的课程需要有时间间隔,用,表示间隔的天数.
3.2 约束条件
3.2.1 硬约束条件
3.2.2 软约束条件
⑴课程约束：课程约束包含三个约束条件,分别是：①重要的课程要安排在教学效果好的节次；②同一门课程应该安排在每周中同一个节次；③同一門课程的教室应该安排一致.对应的数学表达式如下：
遗传算法论文参考资料：
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