基于遗传算法对高校多校区排课问题的研究 毕业论文.docx

目录TOC\o1-3\h\u

1研究背景 1

2遗传算法 3

2.1算法原理 3

2.2算法设计 4

2.2.1编码 4

2.2.2生成初始种群 5

2.2.3检验冲突矛盾 5

2.3交叉与变异 7

2.3.1交叉算子 7

2.3.2变异算子 8

2.4设置控制参数 8

2.4.1种群规模 9

2.4.2精英个体 9

2.4.3变异率 9

2.4.4迭代次数 9

3实验数据与结果分析 9

3.1数据结构 9

3.2实验结果 10

4总结与展望 12

参考文献 13

致谢 15

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基于遗传算法对高校多校区排课问题的研究

摘要：随着高等教育持续发展，如何实现教学资源的充分利用，实现准确、高效的排定课程，成为了高校教学管理效率提升的关键所在。本文基于遗传算法在全局搜索方面的优势，设计合理的的目标函数和约束条件，利用遗传算法框架解决高校多校区的排课问题，并与贪心算法进行对比，力求实现在时间上和空间上做到科学化、人性化。

关键词：遗传算法；NP问题；智能排课；多校区

Researchontheschedulingproblemofmulti-campuscoursesinuniversitiesbasedongeneticalgorithm

Abstract：Withthedevelopmentofhighereducation,howtomakefulluseofteachingresourcesandschedulecourseaccuratelyandefficientlyhasbecomethekeytoimprovetheefficiencyofteachingmanagementincolleges.Toenhancethescientificityandhumanizationoftheschedulearrangement,aschedulingalgorithmconsideringtheproblemofmulti-campusisproposedwithreasonableobjectivefunctionsandconstraints,basedongeneticalgorithmthathasstrongadvantagesinglobalsearchabilityandcompareswithgreedyalgorithm.

Keyword:Geneticalgorithm；NPproblem；Intelligentscheduling；Multi-campus

研究背景

在高校的日常教学活动中，有计划的安排每学期教师的授课任务是十分重要的。排课任务对于高校教务是一项重要且复杂的工作，传统的排课方式往往依赖于人工操作，耗时长、效率低、并且不一定能保证课表不会出现任何错误和冲突。因此，智能算法在高校排课中的应用，带来了多方面的深刻意义，不仅极大地提升了排课的效率和准确性，更在一定程度上优化了教育资源分配，充分考虑多方面约束条件，促进了教学管理的现代化和智能化。随着技术水平的节节攀升和应用场景的不断拓展，智能算法在高校排课领域的应用更加广泛和深入了。

排课问题是典型的NP问题，需要考虑多重限制因素，在实际的应用中，根据约束条件的必要性往往划分为硬约束与软约束[1]。多年来学者基于不同的应用场景，设计更具针对性的约束条件，并选择智能算法进行研究。当下主流的智能算法主要包含遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等，早在2014年张丽丽等人REF_Ref16986\r\h[2]，基于求解排课问题对比了上述三种常用算法的优劣，并阐明了其算法原理与特点。随后，2020年黄岭等人REF_Ref17032\r\h[3]又对回溯算法、贪心算法、粒子群优化算法、人工免疫算法、图着色算法等八种算法做了介绍和分析，并提出了利用k-means算法改进初期选取簇中心点的想法，为今后的各种排课需求提供参考。基于上述研究，人们普遍认同遗传算法具有优秀的全局搜索能力，初期求解排课问题收敛速度较快，但随着迭代增加，计算量增大，耗时延长。当下，多数学者利用遗传算法应用于实际的排课系统中，但为尽可能避免由遗传算法导致的计算复杂等问题，学者们提出了新的思路，结合蚁群算法的特点，采取遗传算法与蚁群算法的融合算法解决高校排课问题。先利用遗传算法生