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基于混合智能算法的高校时间表及自动组卷问题研究

管宝云  
【摘要】: 本文主要利用混合智能算法对高校管理中时间表和自动组卷问题进行了研究。概括说明了遗传算法、模拟退火算法的结构、功能、特征,并分析了混沌理论的主要特点及现状。针对单一智能算法存在的问题和不足,设计混沌遗传算法、遗传退火算法、遗传模拟退火算法三种混合智能算法。并利用混合智能算法对高校排课时间表问题、考试组卷问题与考试时间安排问题进行了较为深入的研究。论文的主要研究工作如下: 分析了科学、合理地编排课程表原则。把混沌引入到遗传算法中,采用了混沌开关后的遗传算法,能充分地利用了沌序列的内在规律性,有效地引导交叉和变异操作;而在遗传算法中加入混沌搜索策略后,大大地拓展了算法的搜索空间,同时避免了标准遗传算法容易陷入局部极小的缺陷。利用设计的智能优化算法对排课表问题进行了求解试验,并分析比较不同算法不同参数取得的试验结果。在分析随机选取法和回溯试探法组卷功能的考试系统不足和缺点的基础上,提出一种新的具有通用性的自动组卷算法。算法的核心是将组卷系统应用矩阵理论方法建立多目标优化的数学模型,采用权重系数法将多目标转化成单目标,解决了多个目标相互冲突的问题,并对这个数学模型的各个约束条件进行了详细的讨论。将遗传算法引入模拟退火算法中,设计了求解组卷系统问题的混合算法。 分析讨论了考试时间表问题的各种约束条件,对考试时间表问题建立了数学模型;提出了大学考试时间表问题拆分化简方案,使问题的数学模型适合分步求解,设计遗传模拟退火混合算法,对考试科目考试时间确定问题进行了求解试验,并分析比较不同算法不同参数取得的试验结果。 


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