导读:本文包含了模拟排课论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:排课,数学模型,模拟退火,记忆
模拟排课论文文献综述
高健,高培[1]（2018）在《一种改进的模拟退火算法求解中学排课问题》一文中研究指出排课问题是典型的组合优化问题,对学校的教学质量具有重要的影响,越来越多的人使用现代智能优化算法来研究排课问题。文章针对中学排课问题,首先建立了其在多约束条件下的数学模型,然后通过分析传统模拟退火算法的原理和不足,提出了一种用于求解中学排课问题的改进模拟退火算法。在传统模拟退火算法的基础上,增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解,给出了一个可变步长的温度更新函数,并通过双阈值的设置减少了计算量。最后经过实验对比证明了改进后的模拟退火算法在求解中学排课问题上的可行性和有效性。(本文来源于《工业计量》期刊2018年04期）
高健,廖斌华,高培[2]（2018）在《基于改进模拟退火算法的中学排课问题》一文中研究指出随着我国教育事业的不断发展,计算机智能排课系统在教务信息管理系统中得到越来越广泛的应用。分析了排课过程中涉及到的各种约束条件和数学模型。针对中学排课问题的特点,把模拟退火算法应用于中学排课问题中。基于传统模拟退火算法不能回温,易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的模拟退火算法,在排课的退火过程中,适当地将温度回升,激活各状态的接受概率,可使算法跳出局部极小解。基于改进前后的实验数据比较,改进的模拟退火算法的代价值比传统算法更低,说明了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年01期）
马超[3]（2016）在《基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题》一文中研究指出编排课程表是教学工作开展的基础,因此排课问题的解决有着重大的现实意义。作为典型的组合优化问题,随着课程规模的增加以及约束条件的多样化、复杂化,人工求解排课问题显得不现实。在分析排课问题需要满足的约束条件上建立课程表模型,使用基于局部状态计算的模拟退火算法来减小计算范围对模型求解。(近似)最优的求解结果证明了模型的有效性和求解方法的可行性。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2016年08期）
李承敬[4]（2014）在《模拟退火算法在高职排课系统中的应用研究》一文中研究指出文章针对高职排课系统中精度搜索效率较差的问题,通过对排课系统中6个关键属性和属性间的约束的分析,建立了排课系统模型和属性约束模型,基于该模型在高职排课系统中采用启发式模拟退火搜索算法进行排课,最后通过实验仿真,验证了SA算法在排课系统中的有效性,可以得到近似最优解。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2014年12期）
于宙[5]（2014）在《基于遗传与模拟退火算法相结合的排课系统研究》一文中研究指出随着现代社会教育和计算机的不断改革与发展,综合教学网络已经应用到中小学、高中、大学的教学管理领域中,其中,微机排课应用得越来越广泛。当排课问题被验证确认是NP完全类问题后,大家才开始关注排课系统算法的分析与研究。排课问题从实质上来看,其实就是一个在多约束限制条件下,达到多目标组合优化的问题。目前,有很多算法被应用在了排课问题中,包括贪婪算法、专家系统算法、整数规划算法、图论算法、遗传算法等等,但是前面所说的这些算法,只能在某一个学校的排课问题中运用,不能被推广到其他学校中,通用性不够强,当前市场内用于排课的软件并不多。为了有效的解决这个问题,本文进行了以下几个方面的研究：(1)系统地介绍了影响排课问题的各种要素,以及约束排课问题软硬性条件,同时给出相应的数学表示,进一步建立了排课系统的数学模型,并给出了目标函数。(2)重点研究了遗传算法中染色体的编码的实现以及遗传算子的选择问题,并将模拟退火算法融入遗传算法中,给出了算法的流程。(3)给出了排课问题所需数据库的E-R图,并作为排课系统的后台数据支持。(4)采用ASP.NET手段,数据后台支持用SQL Server2008来实现,在Windows平台上利用Visual Studio2010开发出一套基于遗传算法与模拟退火算法相结合的排课系统。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-04-16）
刘仁诚[6]（2012）在《基于竞争、合作、并行模拟退火算法的混合排课系统》一文中研究指出目前高等院校排课作业基本停留在人工排课为主,排课软件调整为辅的状况。其根本原因在于排课作业是公认的NP-完全问题,其计算复杂度与问题的规模呈指数关系。因此,产生了大量以智能搜索和演化计算为基础的近似算法,包括遗传算法、模拟退火算法、蚂蚁算法,以及分支限界搜索等算法。模拟退火算法具有较强的全局搜索能力,在排课问题中有诸多应用。但该算法不具备很好的并行性,如果采用并行计算,那么不同的计算单元单独搜索,互不干涉,不能很好地共享演化结果,使得增加计算单元并不能保证提高解的质量。本文提出了基于计算单元间竞争和协作的并行模拟退火算法,使各计算单元定期交互,分享阶段性演化计算结果,一个计算单元的突破会促使其它计算单元的发展。该算法具有优良的可扩展性,通过简单的网络交互,就可以充分利用已有的计算资源,包括CPU、内存,以及CPU中的多核等。计算过程具有开放性,一个计算单元可以在任何时间介入和退出计算过程,贡献自己的计算力量。虽然随着退火温度的降低,模拟退火算法的局部搜索能力有所提高,但由于受到算法本身性质的限制,其局部搜索结果往往不尽如人意。本文依照排课问题本身的性质,改进了爬山法,在模拟退火算法搜索结果的基础上,加强了局部搜索能力,提高了解的质量。以Asp.Net技术为载体,完成了B/S架构基础之上的系统算法。为了使软件更加友好可用,建立了图形界面输入约束和输出排课结果。系统能够输出多种优化方案,供用户选择。(本文来源于《北京林业大学》期刊2012-09-01）
詹亚坤[7]（2012）在《基于模拟退火算法的高校排课系统研究》一文中研究指出排课问题也称为课程时间表问题，是一个有约束、多目标的组合优化问题，排出的课表既要可行，又要满足教师和学生等所有相关人员的需求，由于排课问题属于人文范畴的问题，涉及到的因素很多，各个学校规模，教学政策及约束条件的不同，排课问题已被证明为一个NP完全问题。一般情况下，排课问题无法获取到足够的约束条件，因此无法找到最优解，而随着时间段和课程等的增加，排课组合方案数量急剧上升，并很可能产生组合爆炸，因为而在最优解的寻找过程中往往需要大量的时间，让人无法忍受，而导致系统无法使用。模拟退火以其理论完善，局部寻优能力强，计算时间快等优点，被越来越多地应用于排课问题。本文放弃寻找最优的排课方案，而在现有资源情况下，根据已有约束，满足所有硬约束，尽量满足软约束，产生可行课表，并对其不断优化，降低适应度函数值，得到近优解，这样求解效率高，算法灵活，能够满足系统实用性和高效性的需求。将模拟退火算法应用于排课问题的求解，本文的研究工作主要有以下几个方面：1．对排课要素、求解目标做出了系统完整的分析，并仔细剖析了排课问题涉及的约束条件，本文根据约束条件在排课算法中所起到的实际作用，将其划分为七大类，并一一阐述其归属为硬约束还是软约束。2．根据对排课问题的分析，对排课问题进行数学描述，对符号做了统一的定义，并以部分约束条件为例，对其进行了形式化描述，并建立了的排课问题的数学模型。3．通过和迭代局部搜索算法结合，弥补模拟退火算法容易陷入局部最优的缺点，将改进后的模拟退火算法应用到排课问题中。首先采用图着色方法产生初始可行解，再对其应用模拟退火算法，在模拟退火中交替使用标准邻域和双Kempe链邻域,并阐述了各参数的设定及求解方法。4．采用面向对象的思想完成了排课系统的整体设计和详细设计，并在Windows7系统和QT集成开发环境下，采用C++语言完成了排课系统开发，将排课算法应用到实际中。5．通过实验，对排课结果进行分析，不断改进算法及调整系统参数，使其达到更好的排课效果。(本文来源于《东北师范大学》期刊2012-05-01）
张秀平[8]（2011）在《基于改进遗传模拟退火算法的排课问题研究》一文中研究指出排课在高校教务管理工作中既是中心环节,又是复杂难解问题。排课问题的有效解决有助于加快教务管理工作的信息化进程,克服传统手工排课的弊端,更好地改善我国现阶段教育资源相对紧缺而学生人数相对较多的现实冲突。排课问题是一个具有多约束限制的多目标组合优化问题,研究如何将有限时问资源分配给多个开课事件,并且已经被证明是一个NP完全问题。针对如何有效地解决该问题,本文开展的工作主要包括以下几方面：首先,在充分了解课程表制定原则的基础上,对排课问题做大量的需求分析,研究排课问题的约束条件和复杂因素,建立排课问题的多目标优化数学模型。其次,对解决排课问题的常用算法进行分析,在对GA(遗传算法)和SA(模拟退火算法)研究的基础上,对基于GA的排课问题进行分析,针对其不足加以改进。本文的改进思路为一方面对GA的遗传算子加以改进,融入自适应和最优个体保留策略的思想；另一方面则在GA中引入SA算法,将GA的并行性、全局搜索能力与SA的概率突跳性、局部寻优能力有机结合。再次,结合排课问题具体数学模型,设计排课编码方案,以Visual C++6.0为主要开发工具,实现基于改进遗传算法的排课系统。最后,对本文改进的算法在实际排课问题中的应用进行实例测试,并采用对比实验对改进后的算法性能进行分析,实验结果表明算法效率得到很大提高。(本文来源于《天津师范大学》期刊2011-06-06）
陈彦明[9]（2009）在《基于人工干涉与模拟退火算法的排课系统设计与实现》一文中研究指出笔者多次参与中等职业学校的排课并充分分析了排课思路及相关问题,找出了人工干涉与模拟退火算法相结合的方法,通过C#语言实现并应用于中等职业学校的排课,取得了良好的效果。(本文来源于《科学大众》期刊2009年08期）
王冬芳[10]（2009）在《职校教师如何推进本校的改革创新之应用模拟退火算法编制排课系统》一文中研究指出为了适合我职校的繁杂的排课要求而研发出了具有本校特色的排课系统。本系统应用了模拟退火算法,加快了程序的运行速度。而且应用此排课系统,大量减少了传统手工排课的复杂程度,节约了办公时间,提高了办公效率,将办公室排课人员从复杂的排课要求中解脱出来,为我职校课程革新发展提供了更好的改进空间和更强有力的保证。(本文来源于《科技信息》期刊2009年10期）
模拟排课论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国教育事业的不断发展,计算机智能排课系统在教务信息管理系统中得到越来越广泛的应用。分析了排课过程中涉及到的各种约束条件和数学模型。针对中学排课问题的特点,把模拟退火算法应用于中学排课问题中。基于传统模拟退火算法不能回温,易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的模拟退火算法,在排课的退火过程中,适当地将温度回升,激活各状态的接受概率,可使算法跳出局部极小解。基于改进前后的实验数据比较,改进的模拟退火算法的代价值比传统算法更低,说明了该方法的有效性和可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模拟排课论文参考文献
[1].高健,高培.一种改进的模拟退火算法求解中学排课问题[J].工业计量.2018
[2].高健,廖斌华,高培.基于改进模拟退火算法的中学排课问题[J].工业控制计算机.2018
[3].马超.基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题[J].数字技术与应用.2016
[4].李承敬.模拟退火算法在高职排课系统中的应用研究[J].中国教育信息化.2014
[5].于宙.基于遗传与模拟退火算法相结合的排课系统研究[D].大连理工大学.2014
[6].刘仁诚.基于竞争、合作、并行模拟退火算法的混合排课系统[D].北京林业大学.2012
[7].詹亚坤.基于模拟退火算法的高校排课系统研究[D].东北师范大学.2012
[8].张秀平.基于改进遗传模拟退火算法的排课问题研究[D].天津师范大学.2011
[9].陈彦明.基于人工干涉与模拟退火算法的排课系统设计与实现[J].科学大众.2009
[10].王冬芳.职校教师如何推进本校的改革创新之应用模拟退火算法编制排课系统[J].科技信息.2009