计算课程表的目标函数值时，不变的那些课时无需参与计算，因为这部分是个定值，我们只需要计算发生变化的部分，然后得到目标函数差即可。假设课程表不变部分的目标函数是，当前课程表由课程基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题论文原稿拟退火算法求解排课问题论文原稿。模型求解的算法关键新课程表的随机产生随机产生个数，选出教室。随机产生两个数选出中教室的两个课时和，确保与哪天哪节的对应关系为。基于局部状态计算的模拟退火排课算法模拟退火算法的基本原理是模拟固体在退火过程中总是从能量高的状态向能量最低的平衡态转换的思想寻找最优解，通过冷却温度的不断降低来控制退火过程。在每个温度下设问题。方面，课程表必须满足硬约束以保证不发生时空冲突，另方面，课程表要尽量满足软约束去考虑些课程或者教师的特殊要求。教学的最小单位定义为基本时间段，个可以认为是节课或者个课时。模型建立如前所述，排课问题中所涉及的因素有班级课程教师教室时间。我们事实上，遗传算法更适用于无约束的优化问题求解。由于遗传算法的解和软色体基因编码间有着对应规则，因此适应度较高的两个个体经杂交后可能产生较差的子代，甚至子代会成为非法软色体。文献使用蚁群算法对排课问题进行了研究，蚁群算法的缺点是计算耗时较长，蚂蚁运动的随机性致入局部极值。基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题论文原稿。教室约束个教室在个课时内只能上门课。软约束随具体情况而变，综合看来有下面几点教师的课程只能安排在上午。课程表编排的合理化和人性化直接影响着后续教学工作的效率。于年证明了排课问题在本质上属于蚁群算法的缺点是计算耗时较长，蚂蚁运动的随机性致使收敛速度较慢，算法容易停滞不前。鉴于以上，本文使用基于局部状态计算的模拟退火算法对排课问题进行求解。问题描述和建立模型问题描述作为典型的组合优化问题，排课问题涉及班级课程教师时间和教室个因素，其实质是给定资源本原理是模拟固体在退火过程中总是从能量高的状态向能量最低的平衡态转换的思想寻找最优解，通过冷却温度的不断降低来控制退火过程。在每个温度下设计解的随机变化，并以定的概率接受差的解。随着能量的降低，接受差的解的概率也显著降低。因此，在高能状态下具有逃离局。些课只能安排在特定教室。考虑到备课负担和教学效果，课程编排要尽量均匀。模型建立如前所述，排课问题中所涉及的因素有班级课程教师教室时间。我们对教学资源的假定如下有间教室，每周上天课，每天有个课时，则每周共有个时空单元。我们把所有的时空单元划分为基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题论文原稿完全问题。随着班级课程量的增加以及约束条件的复杂化，传统的人工排课方法耗时耗力，甚至难以排出合理的课程表。不少文献对遗传算法解决排课问题进行了研究，遗传算法在求解该问题时搜索效率较低，容易陷入局部极值。基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题论文原稿性化直接影响着后续教学工作的效率。于年证明了排课问题在本质上属于完全问题。随着班级课程量的增加以及约束条件的复杂化，传统的人工排课方法耗时耗力，甚至难以排出合理的课程表。不少文献对遗传算法解决排课问题进行了研究，遗传算法在求解该问题时搜索效率较低，容易陷崔玉连，杨先锋改进遗传算法在排课问题中的应用研究微型电脑应用，王园园遗传算法在高校排课系统中的应用淮北职业技术学院学报，江萧，弋改珍，袁岚清遗传算法在排课系统中的应用与设计研究电脑知识与技术，张林基于蚁群算法的排课系统研究在系列约束条件下的分配，因此排课问题属于约束满足问题。方面，课程表必须满足硬约束以保证不发生时空冲突，另方面，课程表要尽量满足软约束去考虑些课程或者教师的特殊要求。教学的最小单位定义为基本时间段，个可以认为是节课或者个课时。课程表编排的合理化和最优解的能力，在低能状态下可以收敛得到全局最优解。事实上，遗传算法更适用于无约束的优化问题求解。由于遗传算法的解和软色体基因编码间有着对应规则，因此适应度较高的两个个体经杂交后可能产生较差的子代，甚至子代会成为非法软色体。文献使用蚁群算法对排课问题进行了研究行数为列数为的维数组。如果有间教室，每周上课天，每天节课，那么该维数组就为。维数组的每个元素与哪天哪节的对应关系为。基于局部状态计算的模拟退火排课算法模拟退火算法的基设计合肥安徽大学硕士学位论文基于局部状态计算的模拟退火算法求解排课问题论文原稿课问题的建模方法和基于局部状态计算的模拟退火算法求解有着定的启发和借鉴意义。参考文献，考虑发生交换的两个课时，计算范围得以大大缩小。约束的完备性目标函数要计算到排课要求的所有约束。约束的影响因子硬约束的影响因子要高于软约束软约束的影响因子确定原则，越重要的软约束，其影响因子越高，确保算法优先满足。参数设臵退火速率设臵为，和决定的目标函数值部分是，新课程表由课程和决定的目标函数值部分是，目标函数差值是和都取决于，即两个课时所代表的课程不同。对中两个课时的课程进行交换，产生新的课程表。新课程表是否被接受取决于其和当前课程表的目标函数差及概率。目标函数设计基于局部状态计算的目标函数。新课程表相比当前课程表只有个教室的两个课时顺序发解的随机变化，并以定的概率接受差的解。随着能量的降低，接受差的解的概率也显著降低。因此，在高能状态下具有逃离局部最优解的能力，在低能状态下可以收敛得到全局最优解。些课只能安排在特定教室。考虑到备课负担和教学效果，课程编排要尽量均匀。基于局部状态计算的模对教学资源的假定如下有间教室，每周上天课，每天有个课时，则每周共有个时空单元。我们把所有的时空单元划分为个行数为列数为的维数组。如果有间教室，每周上课天，每天节课，那么该维数组就为。维数组的每个元素致使收敛速度较慢，算法容易停滞不前。鉴于以上，本文使用基于局部状态计算的模拟退火算法对排课问题进行求解。问题描述和建立模型问题描述作为典型的组合优化问题，排课问题涉及班级课程教师时间和教室个因素，其实质是给定资源在系列约束条件下的分配，因此排课问题属于约束满