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浅析蚁群算法在排课问题的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
张岩 《中国科教创新导刊》2009,(5):83-83
本文介绍了基本蚁群算法的思想及原理,结合排课问题的自身特点提出一种适于排课问题的改进的蚁群算法。 相似文献
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高校排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题。本文对蚁群算法、排课相关问题进行了阐述,并利用二部图结构构造了排课数学模型,提出了基于蚁群算法的排课方法。实验结果表明:蚁群算法的排课结果比现用的教务排课系统排课结果更具合理性。 相似文献
3.
提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点. 相似文献
4.
对排课问题中产生的一些问题进行特定的描述,并提出了改进思路。根据排课问题的特点和需要,选取回溯书算法作为排课问题实现的最终算法。 相似文献
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对排课问题中产生的一些问题进行特定的描述,并提出了改进思路。根据排课问题的特点和需要,选取回溯书算法作为排课问题实现的最终算法。 相似文献
6.
余慧 《湖北第二师范学院学报》2012,(8):9-12
由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。 相似文献
7.
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。 相似文献
8.
系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种新的求解多维0-1背包问题的算法——基于交换策略的蚁群算法。 相似文献
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方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
10.
曹敏 《西安文理学院学报》2019,(2)
提出了一种基于改进蚁群算法的图像分割算法,该算法利用蚁群算法在约束区域内搜索最佳路径.通过构造代价函数、解空间、信息素模型和启发式信息,将图像边缘检测问题(即图像分割问题)转化为蚁群搜索问题.实验结果表明,与现有方法相比,改进后的蚁群算法在3种图像分割指标以及与手工标注对比方面具有较好的性能. 相似文献
11.
排课问题已被证明是NP完全问题,排课问题的难度随课表规模的增大而增加。通过对排课问题建立图形着色模型,采用分布式势博弈算法求解。分布式势博弈算法从局部最优入手,最终形成全局最优,适用于排课问题求解|同时势博弈算法对排课问题中课表微调问题的响应是高效的。实践表明,相较于遗传算法、模拟退火算法,分布式势博弈算法对解决排课系统问题具有独特优势。 相似文献
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蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。 相似文献
13.
《兰州教育学院学报》2015,(9):71-75
高校课程表的编排是一项十分复杂、棘手的工作。目前,国内绝大部分高校利用计算机编排课表,不仅提高了排课工作的科学性,而且大大减轻了工作人员的工作强度,提高了工作效率。但是,高校在利用计算机编排课表过程中还存在很多问题亟待改进,例如,教师资源短缺情况下的跨校区排课难问题。本文结合作者排课的工作经验,针对当前国内高校普遍存在的跨校区排课难的实际性问题,以计算机自动排课系统为基础,从排课流程上给出了有效的改进方案,改进方式采用了简化"排课"这一多目标组合优化过程的策略。针对市际间跨校区排课问题,在简化策略基础上提出了时间模式表概念,利用时间模式表对需跨校区教师的课表加以人性化限制,并给出了具体的排课算法流程。通过实践证明,实施效果良好,可加以推广。 相似文献
14.
陈晓梅 《广东技术师范学院学报》2006,(4):68-70
蚁群算法来源于对蚂蚁群体搜索行为的追踪研究,其基于信息素的正反馈特性有助于快速找到最优解。但蚁群算法也有不足之处,主要表现在当问题规模较大时,容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞。本文以旅行商(TSP)问题为基准,介绍了蚁群算法的原理,然后讨论了三种改进策略,主要表现在对其关键因子———信息量增量进行调整,这些改进策略有效地改善了蚁群算法过早停滞的现象。 相似文献
15.
针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献
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基于单一的遗传算法在解决排课问题时出现的易早熟、收敛速度慢等缺陷.引入小生境技术,将小生境技术与遗传算法相结合构造一个混合遗传算法,用来改进单一遗传算法在解决排课问题上的不足. 相似文献
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18.
为了使用蚁群算法来解决经典有0/1背包问题，本文根据TSP问题的蚁群系统模型及转移概率的公式，修改了蚁群算法模型，TSP问题和0/1背包问题的不同之处，在原有的蚁群优化模型的基础上扩展了它的应用范围，用来解决0/1背包问题，通过实验测试改进的算法，结果表明，改进算法的收敛速度得到提高. 相似文献
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0/1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP完全问题。针对0/1背包问题和蚁群算法的特点,设计了一个标志表,使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明,改进的蚁群算法在求解0/1背包问题上是相当出色的。 相似文献
20.
随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本．该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。 相似文献