資源描述：
《基于dpso的高校排課算法的實(shí)現(xiàn)》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第18卷第1期電腦與信息技術(shù)Vo1．18No．12010年2月ComputerandInformationTechnolo~Feb．2010文章編號：1005—1228(2010)01-0061—04基于DPSO的高校排課算法的實(shí)現(xiàn)于承敏’，張民’，張懷偉，，劉永濤(1．聊城大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，山東聊城252059；2．聊城大學(xué)教務(wù)處，山東聊城252059)摘要：在對高校排課問題進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出一個(gè)基于DPSO的排課算法。算法采用矩陣編碼方式，對粒子的位置和速度更新方法進(jìn)行重新定義。利用c≠≠語言實(shí)現(xiàn)了基于離散粒子群算法的排課系
2、統(tǒng)，并以三個(gè)學(xué)院一個(gè)學(xué)期的課程表為依據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行了評估，測試結(jié)果表明粒子群算法在排課系統(tǒng)中不僅解決了高校復(fù)雜的排課難題而且實(shí)現(xiàn)了智能化、}生化的排課過程，同時(shí)也驗(yàn)證了本系統(tǒng)的可用性。關(guān)鍵詞：排課：粒子群優(yōu)化；離散粒子群優(yōu)化中圖分類號：11P181文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ARealizationofCurriculumScheduleAlgorithmofUniversityBasedonDiscreteParticleSwarmOptimizationAlgorithmYUCheng-minZHANGMinZHANGHuai-weiLIUYo
3、ng-tao(1．SchoolofCompu~rScience，LiaochengUniversity，Liaocheng252059，China)(2．AcademicIsOffice，LiaochengUniversity。Liaocheng252059，China)Abstract：Onthebasisofcurriculumscheduleproblemanalysis，theCurriculumSchedulealgorithmbasedonDPSOWaSpropose&AndtheCurriculumSchedules
4、ystembaSed0ndiscreteparticleswalTlalgorithmWaSrealizedbyuseofC≠≠language．ItalsomakessomeevaluationsonthesystemaccordingtoclassCurriculumScheduleamongthreediferentschoolsforahalfacademicyear．ThetestresultsdemonstratePSOalgorithmnotonlysolvesthediflacultproblemwhichisco
5、mplicatedinthesystemofCurriculumScheduleamonghigherschools,butalsoenablesitsprocessintelligent，humane，vefi~ingtheavailabilityofthesystemaswel1．Keywords：curriculumschedule；particleswarmopdmizafion；discreteparticleswarmoptimizationalgorithm排課問題就其實(shí)質(zhì)而言，是一個(gè)多約束的、非線性控制等領(lǐng)域得到了
6、有效的應(yīng)用。但對粒子群算法的研的、模糊多目標(biāo)優(yōu)化的、難解的、時(shí)空組合的數(shù)學(xué)問題。究目前主要集中在連續(xù)問題的優(yōu)化求解方面，在離散它是一種典型的組合優(yōu)化和不確定性調(diào)度問題。排課組合優(yōu)化方面的研究還非常有限。問題被證明是NP完全問題田。很多研究者將貪婪算法【2】、本文結(jié)合排課問題的特點(diǎn)，對傳統(tǒng)PSO算法進(jìn)行遺傳算法嘲、模擬退火算法[41、禁忌搜索算法圈、Agent中了改進(jìn)，構(gòu)造了一種基于矩陣編碼的離散粒子群算法的協(xié)商技術(shù)應(yīng)用到排課問題中，構(gòu)造了不同的排課算(DiscreteParticleSwarmOptimization，DPSO)，
7、實(shí)驗(yàn)表明法，取得了一定的成果。這種算法能有效解決高校的排課問題。粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)m算1排課問題分析法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一種基于群智能的優(yōu)化算法。該算法基于仿生學(xué)原理，通過模對于高等學(xué)校來說，排課問題就是把學(xué)校的教師擬鳥群的覓食過程，在搜索過程中記憶個(gè)體最優(yōu)和全資源、教室資源、班級、課程、上課時(shí)間這五要素有機(jī)的局最優(yōu)，使得種群中的所有粒子快速向最優(yōu)解移動(dòng)。由結(jié)合，最終生成一個(gè)組合相對優(yōu)化、安排相對合理的課于其操作簡單且易于實(shí)現(xiàn)，因此一經(jīng)提出就
8、受到廣泛程表問題。排課問題要在滿足各種己知的約束條件的關(guān)注，目前已經(jīng)在函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模糊系統(tǒng)情況下找到一組較優(yōu)的時(shí)空組合，同時(shí)在具體實(shí)踐上收稿日期：2009--09-05作者簡介：于承敏(1973一)，女，副教授，碩士，主要研究方向?yàn)橛?jì)算
