Advertisement

基于遗传算法的课程安排方法在毕业设计中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了遗传算法在高校课程安排问题上的应用，并通过具体案例展示了其在优化毕业设计指导过程中的优势和效果。 走过路过不要错过，哈哈。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于遗传算法的课程安排方法在毕业设计中的应用
    优质
    本研究探讨了遗传算法在高校课程安排问题上的应用，并通过具体案例展示了其在优化毕业设计指导过程中的优势和效果。 走过路过不要错过，哈哈。
     
  • 基于遗传算法的自动排课系统毕业设计
    优质
    本项目旨在开发一套基于遗传算法的自动排课系统，通过优化算法提高课程安排效率和灵活性，减少人工排课的工作量与错误。 随着科学技术和社会信息技术的不断进步，计算机科学日益成熟，并展现出强大的功能。它在人类社会各个领域发挥着越来越重要的作用，极大地便利了人们的生活，并成为推动社会发展的重要技术动力之一。排课是学校教学管理中非常重要且复杂的工作之一。解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的顺利进行具有重要意义。通过相关调查研究已有的算法后，决定采用遗传算法来解决问题。设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统，并探讨了该方法在排课系统中的应用效果。关键词：遗传算法、自动排课、Java。
     
  • 基于遗传算法的课程安排系统设计，包含论文（课程安排 遗传算法 设计模式 智能指针 报表）
    优质
    本文提出了一种基于遗传算法的课程安排系统设计方案，结合了设计模式和智能指针技术，并生成详细的报表，旨在优化教育资源配置。 该系统采用遗传算法设计并实现了一个简单的排课功能，并通过数据库存储相关数据，在前台提供维护操作界面。使用多线程技术进行计算并将结果以HTML报表形式展示出来。 具体步骤如下：首先，将SQL SERVER2005数据库文件放置在DcSys目录下的data文件夹内；接着双击打开位于该路径中的dcsys.udl文件来设置数据库连接；最后，在VS2005中使用DcSys.sln项目生成并调试运行程序。 系统采用了多种技术，包括遗传算法、引用计数型智能指针（非Boost库的版本）、设计模式以及多线程等。其中，智能指针的实现基于《C++沉思录》一书中的方法，这有助于提高效率和防止内存泄漏问题的发生；同时综合使用了模板方法、工厂方法、策略、原型及代理等多种设计模式，并在代码中进行了相应的标注说明。 优点方面：1. 通过引用计数型智能指针技术的应用提高了程序性能并减少了潜在的内存泄露风险。2. 设计模式的有效运用使得系统具有更好的可理解性，便于后续维护与扩展升级工作开展； 缺点在于部分地方仍存在未完全优化的情况，例如可能存在造成内存泄漏的风险点等。如有兴趣可以进一步尝试进行代码改进和完善。 开发语言为VC++ MFC，在VS2005和SQL SERVER 2005环境下运行良好。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法在CVRP中的应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了遗传算法，并将其应用于解决带时间窗车辆路线规划问题(CVRP)，旨在优化配送路径和减少物流成本。 采用遗传算法解决CVRP问题，涉及32个站点，优化目标是实现运输成本最低化。
     
  • 基于Matlab的遗传算法在CVRP中的应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了遗传算法对 capacitated vehicle routing problem (CVRP) 的优化求解，探讨了该算法的有效性和高效性。 采用遗传算法解决CVRP问题，涉及32个站点，优化目标为最小化运输成本。
     
  • 完整的遗传算法毕业设计
    优质
    本项目为基于遗传算法的优化问题求解的完整毕业设计，涵盖了算法实现、参数调试及应用案例分析，旨在解决复杂系统优化难题。 这是我2009年10月份完成的完整毕业设计，具有很高的参考价值。希望大家能给出评价以便获取下载权限。
     
  • 基于遗传算法的排课问题MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一个利用遗传算法解决学校课程安排难题的MATLAB程序。该程序通过模拟自然选择过程优化课程表设计，有效应对教师、教室和学生时间等多约束条件，显著提高排课效率与灵活性。 遗传算法是解决排课问题的最优方法之一，本程序采用文本格式，并且附带了非常详尽的操作指南。值得注意的是，这是一个处理三维排课问题的程序；一旦掌握了这个程序的应用技巧，其他任何排课问题都将变得轻而易举。
     
  • SIMULINK算法_遗传算法在Active.zip中的应用_遗传Simulink_遗传主动
    优质
    本资源探讨了遗传算法在SIMULINK环境下的应用，具体展示了如何利用遗传算法优化控制系统参数，以实现更高效的性能。通过实例分析和代码演示，帮助用户掌握遗传算法与SIMULINK结合的技术要点及应用场景。 本段落将深入探讨如何利用Simulink与遗传算法实现主动控制系统的模拟及优化。Simulink是MATLAB环境中的一个图形化仿真工具，它允许用户通过构建块图设计、分析并验证复杂的动态系统。遗传算法是一种启发式搜索方法，模仿生物进化过程来解决各类优化问题。 本段落关注的标题中提到的active.zip文件表明讨论项目可能涉及一种主动控制系统。这类控制策略能够自我调整以适应参数变化，并根据实时测量数据不断调节输出，从而提升性能或满足特定目标。例如，在主动悬架系统和主动噪声控制系统中，控制器会依据实际反馈信息进行动态调整。 文中提及了Simulink中的算法设计，特别是遗传算法的应用。这种算法基于自然选择与遗传原理的全局优化技术通过模拟种群进化过程寻找最优解。在Simulink环境中可以利用MATLAB的Global Optimization Toolbox将遗传算法集成到模型中以改善控制器参数性能。 提到的具体应用在于使用遗传算法于主动控制系统中的优化，这可能为了找到最佳控制器参数使系统能在各种工作条件下保持稳定性和鲁棒性。 active.zip压缩包内的文件列表显示只有一个名为active的主文件或关键配置文件。该文件用于启动Simulink模型的主动控制仿真，并且包含了系统的结构定义、输入输出信号以及遗传算法的具体设置等信息。 在Simulink中实现遗传算法的过程大致包括以下步骤： 1. **建模**：使用Simulink构建系统组件，如传感器和执行器。 2. **设定优化目标**：明确要提升的性能指标，例如减少误差或最小化能量消耗。 3. **定义遗传算法参数**：确定种群大小、代数限制以及交叉与变异概率等。 4. **编码与解码**：将控制器参数转化为适合遗传算法处理的形式，并设置相应的解码规则以应用优化结果到Simulink模型中。 5. **运行仿真**：在Simulink环境中配置遗传算法模块，进行模拟并计算适应度值。 6. **迭代选择**：根据适应度值执行选择、交叉和变异操作更新种群。 7. **终止条件判断**：当达到预定代数或满足性能指标时停止优化过程。 8. **解评估与应用**：分析最优解决方案，并将其应用于Simulink模型中以验证其效果。 此压缩包中的Simulink模型展示了使用遗传算法来优化主动控制系统的实例。通过这种方法，工程师可以探索不同参数组合并找到最佳的控制策略从而提高系统整体性能，在实际工程实践中具有重要意义。
     
  • 遗传算法在MATLAB中的应用
    优质
    本简介探讨了遗传算法的基本原理及其在MATLAB平台上的实现方法和应用场景，旨在为工程、科学计算等领域提供优化解决方案。 结合汽车动力系统进行最优参数（六个参数）的确定，使用手动编写的遗传算法。其中汽车动力系统模型包括电动机、辛普什式行星齿轮机构、电池以及整车模型等组成部分。
     
  • 遗传算法在OFDM中的应用
    优质
    简介：本文探讨了遗传算法在正交频分复用（OFDM）系统中的优化应用。通过模拟实验验证其提升OFDM系统的性能和效率的潜力。 OFDM技术源自多载波调制（MCM）。作为多载波传输方案的一种实现方式，OFDM通过IFFT和FFT进行调制与解调，是复杂度最低且应用最广泛的一种多载波传输方案。基于Matlab软件的OFDM遗传算法程序同样可以实现这一技术。