高中课程排课系统的分析与设计
这是一篇关于排课,Python,B/S架构的论文, 主要内容为随着信息技术的发展和应用,尤其是教育行业,信息化的推广愈来愈受到重视。目前,有些中小学没有排课系统,还是使用传统的人工排表方式,不仅需要大量的手工操作,后续的调整容易产生冲突等疏忽,一定程度上影响学校的教学。本课题主要研究高中排课系统的设计和优化,借鉴其他成功的案例,吸取他人的优点,在有限的条件下完成一套可用的排课系统。 在课题研究过程中,对金苹果学校国际部的排课操作进行详细调研,根据具体的需求分析,并借鉴大规模开放在线课堂(英语：Massive Open Online Course/MOOC)上的一些内容上的特点,部署一套能提供课表和人员信息的增删查改功能的业务系统。 在开发过程中,使用前沿主流开源框架和软件,运用以Python语言为基础的Web开发框架和技术：Bootstrap-——采用适合设计响应式网站的前端、uWSGI——支持WSGI默认使用uwsgi协议的Web服务器、Nginx——著名的事件驱动的轻量级HTTP服务器,设计一套基于B/S架构的适合高中排课的应用系统。
基于B/S结构的高校排课系统的设计与实现
这是一篇关于排课,遗传算法,调整算法,B/S结构,JSP,JDBC,SQL Server的论文, 主要内容为排课作为高校教务管理工作中最重要也最复杂的部分之一,已经成为国内外众多高校以及软件公司的研究课题,也取得了许多这方面的理论成果和实现方法。各高校也大都根据自身实际情况开发了适用的人机交互的排课系统。这些系统虽然基本可以完成高校的排课任务,但是随着高校改革的深入,扩招的增长速度远远超过教学资源增长的速度,排课难度年复一年的增加,因此迫切需要开发出适用的自动排课系统。本文介绍的是基于B/S结构的高校排课系统。系统采用的是目前比较先进的B/S网络结构,采用JSP动态网页技术开发工具,选用SQL Server 2000作为后台网络数据库,并详细介绍了系统的开发方案和相关技术的实现。 由于排课问题是一个NP完全优化问题,我采用了遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合优化问题,并且设计了调整算法解决遗传算法在排课过程中的冲突问题。 经过实验测试,本文取得了实验结果,并对结果进行了分析,认为本文对实现高校网上排课,完善高校教务管理工作具有一定的参考价值。
基于遗传算法的排课问题研究及其应用
这是一篇关于遗传算法,排课,个体适应度评价函数的论文, 主要内容为排课是学校教学管理中十分重要确又相当复杂的管理工作之一,随着高校教育事业的发展,学生人数的不断增加,在教室资源有限的前提下课程编排显得更加繁重,同时课程的编排也成为教学管理工作的关键,在一定程度和深度上影响着学生培养与教学质量的提高。 本文将遗传算法和多目标优化理论应用于排课问题的求解,提出一个课表方案的随机生成和优化算法,能够较大程度地反映实际排课情况和尽量达到多个目标最优。本论文的主要工作包括: ①详细讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件,分析排课问题的求解难点和目标,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出求解排课问题方案的总体思路和技术路线。 ②针对排课问题设计了基因编码方案、染色体结构以及遗传算子,并提出了个体适应度评价函数的计算方法。 ③以JSP为前台开发工具,MYSQL为后台数据库,设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统。 ④利用上述基于遗传算法的排课优化算法进行求解,并对系统一些中间参数进行跟踪分析,从实验的角度论证算法的可行性。 本文重点研究了排课遗传算法对排课系统效率的影响。研究发现,通过构建遗传算法的混合式基因编码、改进杂交方式、量化教师上课时间偏好权值参数,能显著降低算法的复杂性,提高排课系统的搜索效率。实验结果表明,其过程的目标值跟踪显示,算法稳健趋优,所得结果令人满意。
基于遗传算法的排课问题研究及其应用
这是一篇关于遗传算法,排课,个体适应度评价函数的论文, 主要内容为排课是学校教学管理中十分重要确又相当复杂的管理工作之一,随着高校教育事业的发展,学生人数的不断增加,在教室资源有限的前提下课程编排显得更加繁重,同时课程的编排也成为教学管理工作的关键,在一定程度和深度上影响着学生培养与教学质量的提高。 本文将遗传算法和多目标优化理论应用于排课问题的求解,提出一个课表方案的随机生成和优化算法,能够较大程度地反映实际排课情况和尽量达到多个目标最优。本论文的主要工作包括: ①详细讨论了排课问题中的影响因素、主要约束条件,分析排课问题的求解难点和目标,用数学模型完整地描述了排课问题,并提出求解排课问题方案的总体思路和技术路线。 ②针对排课问题设计了基因编码方案、染色体结构以及遗传算子,并提出了个体适应度评价函数的计算方法。 ③以JSP为前台开发工具,MYSQL为后台数据库,设计并实现了基于遗传算法的自动排课系统。 ④利用上述基于遗传算法的排课优化算法进行求解,并对系统一些中间参数进行跟踪分析,从实验的角度论证算法的可行性。 本文重点研究了排课遗传算法对排课系统效率的影响。研究发现,通过构建遗传算法的混合式基因编码、改进杂交方式、量化教师上课时间偏好权值参数,能显著降低算法的复杂性,提高排课系统的搜索效率。实验结果表明,其过程的目标值跟踪显示,算法稳健趋优,所得结果令人满意。
基于B/S结构的高校排课系统的设计与实现
这是一篇关于排课,遗传算法,调整算法,B/S结构,JSP,JDBC,SQL Server的论文, 主要内容为排课作为高校教务管理工作中最重要也最复杂的部分之一,已经成为国内外众多高校以及软件公司的研究课题,也取得了许多这方面的理论成果和实现方法。各高校也大都根据自身实际情况开发了适用的人机交互的排课系统。这些系统虽然基本可以完成高校的排课任务,但是随着高校改革的深入,扩招的增长速度远远超过教学资源增长的速度,排课难度年复一年的增加,因此迫切需要开发出适用的自动排课系统。本文介绍的是基于B/S结构的高校排课系统。系统采用的是目前比较先进的B/S网络结构,采用JSP动态网页技术开发工具,选用SQL Server 2000作为后台网络数据库,并详细介绍了系统的开发方案和相关技术的实现。 由于排课问题是一个NP完全优化问题,我采用了遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合优化问题,并且设计了调整算法解决遗传算法在排课过程中的冲突问题。 经过实验测试,本文取得了实验结果,并对结果进行了分析,认为本文对实现高校网上排课,完善高校教务管理工作具有一定的参考价值。
基于B/S结构的高校排课系统的设计与实现
这是一篇关于排课,遗传算法,调整算法,B/S结构,JSP,JDBC,SQL Server的论文, 主要内容为排课作为高校教务管理工作中最重要也最复杂的部分之一,已经成为国内外众多高校以及软件公司的研究课题,也取得了许多这方面的理论成果和实现方法。各高校也大都根据自身实际情况开发了适用的人机交互的排课系统。这些系统虽然基本可以完成高校的排课任务,但是随着高校改革的深入,扩招的增长速度远远超过教学资源增长的速度,排课难度年复一年的增加,因此迫切需要开发出适用的自动排课系统。本文介绍的是基于B/S结构的高校排课系统。系统采用的是目前比较先进的B/S网络结构,采用JSP动态网页技术开发工具,选用SQL Server 2000作为后台网络数据库,并详细介绍了系统的开发方案和相关技术的实现。 由于排课问题是一个NP完全优化问题,我采用了遗传算法来搜索近似最优解。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化论发展起来的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合优化问题,并且设计了调整算法解决遗传算法在排课过程中的冲突问题。 经过实验测试,本文取得了实验结果,并对结果进行了分析,认为本文对实现高校网上排课,完善高校教务管理工作具有一定的参考价值。
高中课程排课系统的分析与设计
这是一篇关于排课,Python,B/S架构的论文, 主要内容为随着信息技术的发展和应用,尤其是教育行业,信息化的推广愈来愈受到重视。目前,有些中小学没有排课系统,还是使用传统的人工排表方式,不仅需要大量的手工操作,后续的调整容易产生冲突等疏忽,一定程度上影响学校的教学。本课题主要研究高中排课系统的设计和优化,借鉴其他成功的案例,吸取他人的优点,在有限的条件下完成一套可用的排课系统。 在课题研究过程中,对金苹果学校国际部的排课操作进行详细调研,根据具体的需求分析,并借鉴大规模开放在线课堂(英语：Massive Open Online Course/MOOC)上的一些内容上的特点,部署一套能提供课表和人员信息的增删查改功能的业务系统。 在开发过程中,使用前沿主流开源框架和软件,运用以Python语言为基础的Web开发框架和技术：Bootstrap-——采用适合设计响应式网站的前端、uWSGI——支持WSGI默认使用uwsgi协议的Web服务器、Nginx——著名的事件驱动的轻量级HTTP服务器,设计一套基于B/S架构的适合高中排课的应用系统。
基于双向搜索的混合蛙跳算法研究及其在高校排课管理系统中的应用
这是一篇关于排课,混合蛙跳算法,实时队列,差分进化的论文, 主要内容为混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)由于其模型简单,可调参数少,全局搜索能力较强等优点,被广泛应用于科研研究与生活实践等领域。然而,SFLA算法是由子群中的最差青蛙个体负责局部搜索,最差青蛙个体的更新仅依靠子群中的最优青蛙个体以及全局最优青蛙个体,寻优方向单一,寻优步长随机,导致其在迭代过程中容易出现过早收敛,最终陷入局部极值的状况。另外,SFLA算法借助所有青蛙个体的周期性混合来共享信息,这虽然有助于提高全局搜索能力,但是会降低子群内部的寻优性能。因此,本文提出改进的SFLA算法,借助实时队列来改进每个最差青蛙个体的寻优性能的同时,使用多维差分进化的变异思想来更新子群中的最优青蛙个体。如何有效地实现课程安排是各个高校教务管理的重点,合理的高校课程安排对高校日常教学管理具有重要意义。课程安排问题是一个有约束条件的组合优化问题。本文将改进的SFLA算法应用于求解高校排课问题,同时,设计并实现了简单的高校排课管理系统。本文主要工作如下:(1)针对SFLA算法存在的缺点,提出了基于双向搜索的混合蛙跳算法(RTQ-DE-SFLA)。RTQ-DE-SFLA算法借助实时队列开展横向搜索,对每个子群中的最差青蛙个体进行更新,提高了每个子群的局部寻优能力。同时,RTQ-DE-SFLA算法受到差分进化变异思想的启迪,对每个子群中的最优青蛙个体进行多维差分变异,使得最优个体能够更好地引导子群中的其它个体寻优,既提高了青蛙个体的寻优能力,又增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,相比于传统的SFLA算法及其改进算法,RTQ-DE-SFLA算法在多个单目标函数优化问题上的寻优结果更好。(2)在分析了排课问题的关键要素,约束条件的基础上,提出了基于RTQ-DE-SFLA算法的排课算法。基于RTQ-DE-SFLA算法的高校排课算法相比于传统的手工排课方法,既使课程安排更加科学合理,灵活性强,又减少了人力资源消耗。(3)以SSH框架为基础,mysql为后台数据库,设计并实现简易的基于RTQ-DE-SFLA算法的高校排课管理系统。该系统操作简单,功能详细,能够协助高校教务管理人员更好地开展工作。
高职院校排课问题求解模型及其算法研究
这是一篇关于高职,排课,约束满足,遗传算法的论文, 主要内容为课表是学校日常教学活动的指挥调度表,编排课表是最重要的教学管理工作之一。近年来随着高职院校办学规模的迅速扩大,在校生数量显著增长,排课难度随之增加。特别在高职院校推出“工学结合”的人才培养模式之后,更是加强了对教学场地、行政班时间段划分等方面的严格管理。 本文对高职院校排课工作进行了详细的分析,以浙江经贸职业技术为例总结了当前高职院校排课过程中存在的问题。根据高职院校教学管理的特点以及实际工作的需要,以传统的遗传算法为基础,建立了高职院校排课问题的求解模型。在此基础上以约束满足为导向,对影响排课质量的多方面因素进行了深入探讨。 为了提高计算机自动排课的成功率,本文采取多种方法来保证种群中有效个体的数量,例如以个体优先级的顺序来初始化种群、对排课过程中产生的无效个体尝试修复操作等。通过时间段算法来管理排课过程中出现的行政班合班课程、连续授课课程。考虑到高职院校对实训场地管理有较高的要求,本文在排课算法中对实训场地实行软、硬约束分级调度,在满足教学要求条件的同时进一步提高了实训场地的利用率,加强了高职院校学生动手能力的培养。除此以外,还对选择、交叉、变异等算子进行适度优化,设计出一套适用于高职院校的排课算法。 本文以学校当前学期的教学任务为例,从纵向、横向两个角度对排课算法进行仿真测试,分析了各项软约束条件、交叉概率、变异概率等参数对排课效果的影响。最后基于JSP语言和SQL Server2000设计了一套高职院校FTCN排课系统,有效地验证了排课模型的实用性。
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