蟻群算法論文：基于蟻群遺傳算法的實驗教學排課優(yōu)化策略-展示頁
2024-11-19 22:49本頁面
【正文】 利用率高等上，實現(xiàn)此結果關鍵在于如何解決排課過程中眾多約束和有效目標函數(shù)的建立。五維分別指教師、班級、課程、時間和實驗室，約束條件為教學計劃和各個實驗室的特殊要求，如圖1 所示。由于實驗教學的特殊性，利用單一智能算法在求解速度和求精解效率上往往很難同時兼顧，所以排出的課表時有沖 突。 蟻群算法論文：基于蟻群遺傳算法的實驗教學排課優(yōu)化策略 [摘要 ] 隨著高等教育事業(yè)的發(fā)展，實驗教學體系的完善，如何利用現(xiàn)有的各種技術實現(xiàn)實驗教學課表編排的自動化、科學化和合理化，提高資源利用率以及教師和學生對課表的滿意度是目前高校教學管理工作函待解決的問題之一。 [關鍵詞 ] 蟻群算法 遺傳算法 蟻群遺傳算法 排課問題 一、引言 目前，使用蟻群算法或者遺傳算法解決實驗教學排課問題已經(jīng)成為眾多學者和高校的研究熱點。 二、實驗教學排課問題描述 從概念模型上講，實驗教學排課是一個五維空間上的組合優(yōu)化求解問題。 實驗教學課程表問題主要考慮的是對給定的課程安排適當?shù)慕虒W資源，使學校課程整體達到一個較為合理的狀 態(tài)。 實驗室排課 過程中的約束條件分為四類：基本約束、硬約束、軟約束、特殊約束。 基本約束：同一時間內(nèi)，同一位教師不得在兩個不同的實驗室上課；同一時間內(nèi)，同一個學生不得上兩門不同的課程；同一時間內(nèi)，同一間實驗室不得上兩門不同的課程； 硬約束：實驗室能夠容納上實驗課班級的所有學生；特定課程對應特定類型實驗室；實驗課程所需軟硬件必須與實驗室所配備的軟硬件環(huán)境相對應；實驗課程安排在上午和下午四個時間 段，每個課程占用一個時間段；某些教師、班級、實驗室在特定時間不能排課； 軟約束：同一班級連續(xù)兩個時間更換實驗室地點的距離不宜過遠；教師不宜連續(xù)上課；教師對上課時間、實驗室有特殊要求，應盡量滿足；盡量選擇設備好的實驗室上課：各課程表課時盡量均勻分布。 課程集合： l
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