基于dpso的高校排课算法的实现

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1、第18卷第1期电脑与信息技术Vo1．18No．12010年2月ComputerandInformationTechnolo~Feb．2010文章编号：1005—1228(2010)01-0061—04基于DPSO的高校排课算法的实现于承敏’，张民’，张怀伟，，刘永涛(1．聊城大学计算机学院，山东聊城252059；2．聊城大学教务处，山东聊城252059)摘要：在对高校排课问题进行分析的基础上，提出一个基于DPSO的排课算法。算法采用矩阵编码方式，对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。利用c≠≠语言实现了基于离散粒子群算法的排课系

2、统，并以三个学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估，测试结果表明粒子群算法在排课系统中不仅解决了高校复杂的排课难题而且实现了智能化、}生化的排课过程，同时也验证了本系统的可用性。关键词：排课：粒子群优化；离散粒子群优化中图分类号：11P181文献标识码：ARealizationofCurriculumScheduleAlgorithmofUniversityBasedonDiscreteParticleSwarmOptimizationAlgorithmYUCheng-minZHANGMinZHANGHuai-weiLIUYo

3、ng-tao(1．SchoolofCompu~rScience，LiaochengUniversity，Liaocheng252059，China)(2．AcademicIsOffice，LiaochengUniversity。Liaocheng252059，China)Abstract：Onthebasisofcurriculumscheduleproblemanalysis，theCurriculumSchedulealgorithmbasedonDPSOWaSpropose&AndtheCurriculumSchedules

4、ystembaSed0ndiscreteparticleswalTlalgorithmWaSrealizedbyuseofC≠≠language．ItalsomakessomeevaluationsonthesystemaccordingtoclassCurriculumScheduleamongthreediferentschoolsforahalfacademicyear．ThetestresultsdemonstratePSOalgorithmnotonlysolvesthediflacultproblemwhichisco

5、mplicatedinthesystemofCurriculumScheduleamonghigherschools,butalsoenablesitsprocessintelligent，humane，vefi~ingtheavailabilityofthesystemaswel1．Keywords：curriculumschedule；particleswarmopdmizafion；discreteparticleswarmoptimizationalgorithm排课问题就其实质而言，是一个多约束的、非线性控制等领域得到了

6、有效的应用。但对粒子群算法的研的、模糊多目标优化的、难解的、时空组合的数学问题。究目前主要集中在连续问题的优化求解方面，在离散它是一种典型的组合优化和不确定性调度问题。排课组合优化方面的研究还非常有限。问题被证明是NP完全问题田。很多研究者将贪婪算法【2】、本文结合排课问题的特点，对传统PSO算法进行遗传算法嘲、模拟退火算法[41、禁忌搜索算法圈、Agent中了改进，构造了一种基于矩阵编码的离散粒子群算法的协商技术应用到排课问题中，构造了不同的排课算(DiscreteParticleSwarmOptimization，DPSO)，

7、实验表明法，取得了一定的成果。这种算法能有效解决高校的排课问题。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)m算1排课问题分析法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群智能的优化算法。该算法基于仿生学原理，通过模对于高等学校来说，排课问题就是把学校的教师拟鸟群的觅食过程，在搜索过程中记忆个体最优和全资源、教室资源、班级、课程、上课时间这五要素有机的局最优，使得种群中的所有粒子快速向最优解移动。由结合，最终生成一个组合相对优化、安排相对合理的课于其操作简单且易于实现，因此一经提出就

8、受到广泛程表问题。排课问题要在满足各种己知的约束条件的关注，目前已经在函数优化、神经网络训练、模糊系统情况下找到一组较优的时空组合，同时在具体实践上收稿日期：2009--09-05作者简介：于承敏(1973一)，女，副教授，硕士，主要研究方向为计算