基于改进自适应遗传算法的排课系统设计

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1、工程硕士学位论文基于改进自适应遗传算法的排课系统设计作者姓名邹海珍工程领域控制工程校内指导教师吴玉香校外指导教师陈琨韶所在学院自动化科学与工程论文提交日期2016年10月TimetableDesignBaseonImprovementAdaptiveGeneticAlgorithmADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HaizhenZouSupervisor：Pro.YuxiangWuSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou

2、,China分类号：TP29学校代号：10561学号：201120210885华南理工大学硕士学位论文基于改进自适应遗传算法的排课系统设计作者姓名：邹海珍指导教师姓名、职称：吴玉香教授申请学位级别：工程硕士工程领域名称：控制工程论文形式：ꇶ产品研发ꇶ工程设计ꇶ应用研究ꇶ工程/项目管理ꇶ调研报告研究方向：工业自动化及过程控制技术论文提交日期：2016年12月2日论文答辩日期：2016年12月2日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：李胜。委员：吴玉香皮佑国彭达洲杜启亮。摘要随着计算机技术的不断发展和完善

3、，利用办公自动化排课是高等学校教学管理重要又复杂的管理工作之一。高校排课具有高校学生人数多、数据规模大、教育资源有限、约束条件多等特点。人工排课耗费大量的时间人力，难以满足课表安排的需求。此外，由于教师和教室资源的临时变动，人工排课也不方便课程和教室的临时调动，经常出现教室和学生选课冲突的情况。利用计算机强大的计算能力与先进的软件系统解决排课问题，是当前许多高校一个不错的选择。排课是一个典型的多重约束和组合优化的问题，早在上世纪七十年代就被证明属于NP难问题。遗传算法是达尔文生物进化论里一种模拟自然选择和遗传学原理而发展起来的生物

4、进化计算模型。通过模拟自然进化过程来搜索最优解，常用于传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题上，遗传算法能够有效地解决NP难组合问题。本文将遗传算法加以改进后用于排课问题的解决，主要的工作如下：1、详细的阐述了排课问题的主要约束条件、影响因素、目标优化、不确定性。2、排课问题的数学描述，并根据本校的教学情况建立排课问题的数学模型。3、介绍了常用的排课算法和研究了遗传算法及其改进，并提出了改进后的自适应遗传算法用于排课系统的设计和优化。4、利用计算机对基于改进自适应遗传算法的排课系统进行仿真和测试，分析实验结果。通过实验对比分析，可

5、以看到本文的排课系统相比于基础遗传算法、原自适应遗传算法和优先级贪心算法在排课问题上具有更好的收敛速度。关键词：排课；遗传算法；自适应；NP难；IAbstractWiththedevelopmentofcomputertechnology,anewformofofficeoccur,officeautomatic.Compilingofthecurriculumisoneofthemostimportant,complicatedworkinhighschoolmanagement.Highschooltimetablingcom

6、binedwithcharacteristicsofMutile-objective,hugenumbersofstudents,massdata,limitedteachingresource.Clearly,thereisalotofdrawbackinpreviousmanualtimetabling.Itisinefficiencyandhardtosuittherequirements.Becauseofit’stimeandhumanresourceconsumption.Inaddition,manualtimeta

7、blingisalsonotconvenienttochangecurriculumscheduleoncetheteachersorclassroomarelast-minutechange.Conflictscanappearbetweenclassroomandselectivecourseofstudents.Makingfulluseofpowerfulcomputationabilityofcomputerandsoftwaredevelopmenthasbecomeahottopicinhighschooltimet

8、ablingproblem.TimetablingproblemwasprovedtobelongtoNP-completeclassinearly1970s,andwasacombinationoptimizationproblemthatres