遗传算法在排课系统中的优化研究

"本文主要研究了面向排课系统的遗传算法改进，旨在解决学分制下排课的复杂性和效率问题。作者分析了遗传算法的基本原理及其在排课系统中的应用，指出传统遗传算法在交叉和变异概率选择上的局限性，可能导致无效运算和早熟收敛。为此，提出了一种改进策略，包括优化染色体编码设计和引入动态调整参数的自适应交叉变异概率选择机制。通过仿真实验，证明了改进算法能够减少无效操作，提高算法的收敛速度和全局搜索性能，有效避免了遗传算法的早熟和局部最优问题。该研究对于提高排课效率和资源分配的合理性具有重要意义。" 本文详细探讨了遗传算法在排课系统中的应用与改进。排课问题在实施学分制后变得更加复杂，传统的手动排课方法往往效率低下且结果不尽人意。遗传算法作为一种全局优化方法，被广泛用于解决此类问题。然而，遗传算法在排课应用中存在着交叉和变异概率选择的盲目性，这可能导致算法过早收敛至局部最优解，而非全局最优。 作者于娟和尹积栋首先介绍了遗传算法的基础，包括染色体编码和适应度函数的选择。他们观察到，随机生成的初始种群和固定不变的交叉变异概率可能限制了算法的搜索范围和效率。因此，他们提出了染色体编码的优化设计，以更精确地表示课程、教师和教室的约束条件。同时，他们引入了一个动态调整的交叉变异概率策略，使得算法能根据当前种群状态自适应地调整概率，以增加搜索的多样性，避免陷入局部最优。 通过仿真实验，研究者验证了改进后的遗传算法在排课问题上的性能。实验结果显示，改进的算法能够有效地减少无效的染色体和运算，显著提升了算法的收敛速度，并增强了全局搜索能力。这一改进有效地解决了遗传算法在排课系统中的早熟问题，提高了排课的满意度和教学质量。 关键词“遗传算法”强调了研究的核心技术，“排课系统”是应用场景，“自适应交叉概率”是改进的关键点，而“染色体编码”则指明了优化的方向。文章的贡献在于提供了一种新的遗传算法优化策略，对于高校教务管理系统的自动化排课具有重要的实践价值，也为遗传算法在其他复杂优化问题的应用提供了参考。