【摘 要】
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该文首先分析了课表问题中的各种因素,以及人工排课的模拟过程,确定了课表问题是一个具有不确定性、NP完全的组合优化问题.为了能够有效地解决课表问题,我们采用了基于遗传算
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该文首先分析了课表问题中的各种因素,以及人工排课的模拟过程,确定了课表问题是一个具有不确定性、NP完全的组合优化问题.为了能够有效地解决课表问题,我们采用了基于遗传算法改进而来的一种排课算法. 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合优化问题的方法.针对课表问题,我们对遗传算法做了多个方面的改进和优化,例如初始种群的平均化、采用自适应的交叉概率和变异概率、分解种群为多个子种群等,这些改进能很好地避免遗传算法出现未成熟收敛等一系列问题.遗传算法在课表问题中应用在了两个层面上,第一个层面是针对某一门课程,从课表空间中找到近似最优的几个组合方案;第二个层面是针对一个课程集合,搜索这些课程以什么样的先后顺序进行排课,排出来的课表具有较高的满意度.目前为数不多的排课软件中,很少有遗传算法的应用,该文所讨论的模型是遗传算法在课表问题中非常有效的一种应用,随着它的发展和对课表问题越来越多的关注,相信遗传算法一定可以更好的解决课表问题.
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