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再问排课系统中的算法
tanshiyang82
2005-03-31 09:06:00
排课系统算法很复杂,现在我要解决的问题是:如何把各门课程平均分布?
如:语文(3节)、数学(2节)、英语(5节)、政治(1节)、历史(2节)
怎样使各门课程尽量地平均分布?
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再问排课系统中的算法
排课系统算法很复杂,现在我要解决的问题是:如何把各门课程平均分布? 如:语文(3节)、数学(2节)、英语(5节)、政治(1节)、历史(2节) 怎样使各门课程尽量地平均分布?
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programfanny
2005-04-14
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关注这一算法。
luoy3551
2005-04-14
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up
gofor
2005-04-13
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用随机算法吧,虽然不能保证最优,但基本上是符合分布均匀的要求的。而且如果分布不均匀,还可调整一下
sunjk
2005-04-08
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我有一套完整的排课解决方案。不知道你是为公还是为私,为公的话,可需要投入经费的,仅仅是研究的话,能否再详细描述你的排课问题,我可以把排好的结果邮件给你。
cuixiping
2005-04-08
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实际问题不在于各门课程平均分布,其实是不平均分布的,而且更重要的是一个带课老师要带多个班的同一课程,不能在时间上冲突。
arrowcy
2005-04-04
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用一个函数来评价合理程度,这个应该很好设计吧,然后关键的问题就使用什么样的算法来找出这个函数的最大值(或者最小值),求函数极值的算法就很多了,传统的非传统的都很多,不过可能传统的算法有一定难度,不一定能找到全局最优值,可以考虑用人工智能中的方法,比如启发式搜索,遗传算法,蚁群算法……
ZhangYv
2005-04-03
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主要解决组合爆炸问题,人工智能是一个好的思路。
不过这类问题已经被问过无数次,但是我从来没看见有人提出一个好的方法。
galois_godel
2005-04-02
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去看看区组设计,BIBD
虽然它们处理这种实际问题并不是很合适,但也许会给你一些启示吧
【毕业设计】基于java的自动
排课
系统
算法
讲解
遗传
算法
, 冲突在不考虑教室的情况下, 主要是一个老师不能再同一时间上多门课, 一旦出现这个
问
题, 随机一个时间, 再次进行冲突检查。这里的适应度值主要通过课程的期望值获得, 期望值指的是每种课程在每种时间开展的适合度, 越适合期望值越高。接下来, 根据不同的课程类型, 按人数随机分配教室, 同时还要判断该教室是否在同一时间有别的班级使用了。分配教室的策略是这样的, 首先判断课程类型, 每种课程类型有着不一样的可用教室。将这些
排课
数据进行编码, 课程划分为固定时间的和不固定时间的, 输出染色体。
基于遗传
算法
的
排课
设计
https://github.com/chunxi-alpc/CoursesScheduleGA
问
题描述 在
排课
问
题
中
,我们的主要任务是将班级、教室、课程、教师安排在一周内且不发生时间冲突。据此,做出如下假设: 学校有5个班,13种课程,23名教师和5个教室。 ●教室集合R(301-101,301-102,301-103,301-104,301-105),假设每间教室只可容纳...
python 遗传
算法
排课
_[转载]基于遗传
算法
排课
系统
的设计与实现
【摘 要】
排课
任务是教务管理
中
是比较烦琐的一项,该
系统
可以通过使用遗传
算法
,对课表进行优化。文章就遗传
算法
排课
系统
的设计与实现进行了阐述。【关键词】时间表;
排课
;遗传
算法
;适应度函数【作者简介】黄海(1971- ),男,江苏盐城人,东南大学计算机科学与工程系讲师,研究方向:数据库应用。课程表
问
题又称时间表
问
题,是一个多因素的整体优化
问
题。1975年,S.Even等人论证了课表
问
题是NP完全类
问
...
算法
设计与分析:贪心
算法
-
排课
问
题(DP与贪心的区别与应用)
本文基于UCAS卜东波老师的
算法
课撰写,包含了笔者自己的思考。本章开启一个新的单元:贪心
算法
。文章以
排课
问
题为例,讲述了贪心
算法
与动态规划的区别。贪心
算法
更简单、易实现,但也有更大的限制要求。阅读文章,你会对贪心
算法
有一个崭新的了解
【优化
排课
】基于遗传
算法
GA求解每周课程时间表
排课
优化
问
题附Matlab代码
每到新学期开学前,教务老师总会陷入 “
排课
焦虑”:教室不够用、老师时间冲突、学生上课间隔不合理…… 这些看似琐碎的
问
题,实则是个复杂的多约束优化难题。传统人工
排课
不仅耗时耗力,还容易出现疏漏,而遗传
算法
(GA) 的出现,就像给
排课
系统
装上了 “智能大脑”,能高效找到满足多重需求的最优解。今天我们就来拆解,如何用遗传
算法
破解每周课程表的优化难题。一、
排课
难在哪?先搞懂 “多约束困境”要解决
排课
问
题,首先得明白它到底难在哪里。硬约束:绝对不能违反的 “红线”
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