自适应粒子群算法求解排课问题

论文摘要

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法(SAPSO)进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.

论文目录

• 1 排课建模
•   1.1 排课问题描述
•   1.2 约束条件
•   1.3 适应度函数
• 2 排课算法
•   2.1 粒子群算法
•   2.2 自适应粒子群算法
•   2.3 利用自适应粒子群算法求解排课问题
• 3 实验仿真与分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 金洁丽,谌爱文,张硕,张轩宇

关键词: 自适应,粒子群算法,排课问题

来源: 吉首大学学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 吉首大学信息科学与工程学院

基金: 湖南省校企合作创新创业教育基地大学生研究性学习和创新性实验计划项目(JDCX1705)

分类号: TP18;O223

DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2019.06.004

页码: 17-20

总页数: 4

文件大小: 127K

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