基于改进遗传算法的高校排课优化问题研究OA
Arrangement and Optimization of College Curriculum Schedule by Improved Genetic Algorithm
针对高校排课工作量大等问题,提出了基于改进遗传算法的课表优化方案.以教学任务为基因进行编码,总课表(行为时间段,列为班级)为DNA随机产生若干个满足强制规则的初始种群,将遗传算法中的随机交叉改进为局部列完整交叉算法,随机变异改进为列内部随机互换算法,并通过若干代的迭代优化,促使最终生成一个科学合理的排课方案.实验仿真表明,课表适应度由最初的76.0提升至123.0,优化效果显著.
李阳;张欣
贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025
计算机与自动化
排课优化改进遗传算法
《电子科技》 2016 (5)
127-129,138,4
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