【摘 要】
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时间表问题是一类特殊的资源调度问题,广泛应用于学校课程和考试的时间安排、各类大型会议、体育比赛、航班(火车、飞机、轮船等)时刻表的制定等。本文以大学课程安排时间表
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时间表问题是一类特殊的资源调度问题,广泛应用于学校课程和考试的时间安排、各类大型会议、体育比赛、航班(火车、飞机、轮船等)时刻表的制定等。本文以大学课程安排时间表问题为研究对象,分析了其约束条件,建立了数学模型。由于大学课程时间表问题属于NP完全问题,随着求解规模的扩大,传统的求解算法将很难得出其优化解。 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算法,具有高度并行、随机、自适应强的特点,是一种非常有效解决NP完全问题的方法。 根据大学课程时间表问题的特点,我们对遗传算法做了多方面的改进。文中提出了基于班级课表的主染色体和教室课表、教师课表的辅助染色体,从而方便了问题的求解。针对标准遗传算法局部搜索能力弱、收敛速度慢的缺点,将一些传统的启发式算法引入到遗传算法中,提出了两阶段启发式混合遗传算法,实际的应用结果表明该算法的改进是非常有效的。 在已有的遗传算法求解大学课程时间表问题中,普遍采用了线性加权的方法将各优化目标转化为单目标来进行求解,但由于各优化目标之间存在着相互冲突和矛盾,加权系数难以确定,求解的结果收敛于
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