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《华北电力大学》 2011年
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基于蚁群算法的高校就业管理系统的设计与实现

于妍  
【摘要】:随着高校教育过渡到大众教育之后,毕业生数量急剧增加,就业问题成了社会的焦点。大量的毕业生给高校留下了海量的数据,如何利用这些数据为高校管理者提供科学的管理依据,成为了当前亟待解决的问题。计算机技术的发展让这个问题的解决成为了可能。 本文首先在对群智能框架下的蚁群算法的基本思想、原理、流程以及应用范围的研究基础上,对几个较为著名的蚁群算法的改进版进行了深入的研究,为论文核心理论部分和实际工程应用部分的研究工作提供了依据和参考。其次研究了聚类分析,分析了系统聚类法和K均值聚类法这两种聚类分析方法,对系统聚类法进行了较为细致的研究,并着重来研究了K-prototypes算法,包括它的来源及发展,以及基本的算法思想,为下文该算法的应用做了简单的介绍。 然后重点研究了基于蚁群算法的高校就业数据的聚类分析方法,以及高校就业数据的预处理与净化等准备工作,并从两方面对高校就业管理系统中的数据分析模块进行研究:改进的自适应蚁群算法,并分析了它的原理以及改进型自适应蚁群算法的步骤;对融合蚁群算法和K-prototypes算法的聚类分析技术进行研究,先后研究探讨了蚁群聚类算法的改进,和蚁群算法与K-prototypes算法的融合。之后,基于上述算法,对本文的核心算法进行了编程。 最后研究了系统开发所使用的技术和相关工具,以及如何使用系统环境,本系统所要实现的功能,从三层结构上来分析并实现了高校就业管理系统,重点设计了本系统中各功能模块的实现方法,包括前台的实现和后台的管理,以及数据库的操作。通过实验对实验数据和功能进行了测试,测试结果表明融合蚁群算法和K-prototypes算法的循环次数明显减少,极大的克服了普通蚁群算法预先确定簇数的缺陷。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP311.52

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