基于群集智能编排大学课程表的模型、算法与实现

基于群集智能编排大学课程表的模型、算法与实现

论文摘要

时间表问题是运筹学领域和系统工程领域中的典型组合优化问题,是由于事件对时间和空间的资源争夺而产生的,属于NP完全类问题。大学课程表问题,作为时间表问题的一个重要组成部分,是时间表问题的研究重点,研究该类问题的解决方法和技巧,是极具理论和实际意义的。群集智能,则由于其在解决分散的、强非线性的、多变量问题中的独特优势,而得到众多研究者的重视,成为一个新的研究方向和热门课题。然而尽管群集智能在很多方面得到了应用,但在大学课程表问题这一领域,却未能得到比较好的应用。因为上述原因,本文研究了如何基于群集智能来解决大学课程表问题,其主要贡献有:(1)介绍了自然界中鸟群的一些栖落习性和大学课程表的一般解决步骤,然后通过模拟鸟群的栖落习性,建立了大学课程表问题的鸟群栖落模型;(2)讨论了学校课程集、学校教室集等集合的基本属性,给出了班级课程对信息素、班级教室信息素的计算公式,并分析了它们的基本特点;(3)根据鸟群栖落模型及班级课程对信息素、班级教室信息素的特点,得到了一种新的解决大学课程表问题的鸟群栖落算法。文中详细介绍了该算法的基本原理和基本步骤,并给出了流程图;(4)根据鸟群栖落算法,设计了一个自动编排大学课程表的软件系统。文中介绍了该系统软件平台的选择策略、输入输出界面的设计、程序编写的基本技巧等,并给出了该系统的测试结果。最后的测试结果表明,鸟群栖落算法是可行且有效的,大学课程表自动编排系统软件平台的选择及输入输出界面的设计,是合适且方便的。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1节 时间表问题
  • 1.2节 大学时间表问题与大学课程表问题
  • 1.3节 群集智能
  • 1.4节 文章结构及主要工作
  • 第2章 群集智能的研究与进展
  • 2.1节 群集智能的特点
  • 2.2节 群集智能在科学领域的应用
  • 2.3节 群集智能研究中存在的问题
  • 第3章 大学课程表问题及常见智能解决方法
  • 3.1节 课程表问题的形式化描述
  • 3.2节 大学课程表问题的常用智能解决方法
  • 3.2.1 基于人工智能原理的方法
  • 3.2.2 基于集合概念及其相关运算的方法
  • 3.2.3 应用专家系统的方法
  • 3.2.4 分批与或图与匈牙利算法相结合的方法
  • 3.2.5 分组优化决策算法和定额匹配算法
  • 3.2.6 运用遗传算法
  • 第4章 大学课程表问题的鸟群栖落模型及算法
  • 4.1节 引言
  • 4.2节 大学课程表的编排步骤
  • 4.3节 课程表问题的鸟群栖落模型
  • 4.4节 鸟群栖落算法
  • 4.4.1 算法中的有关定义
  • 4.4.2 算法分析及其基本步骤
  • 4.4.3 算法的流程图
  • 第5章 大学课程表自动编排系统的设计与实现
  • 5.1节 系统目标及其软件平台
  • 5.2节 输入界面的设计
  • 5.3节 测试结果
  • 第6章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间所参与的项目和撰写论文
  • 附录1 测试用班级课程对集及其输入界面
  • 附录2 鸟群栖落算法编排的10个班的课程表
  • 相关论文文献

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