【摘 要】
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针对新课改走班制教学多约束条件下新的排课问题,本文提出一种新的优化遗传算法策略,并构建出了一套已在某中学试运行的走班制排课系统,新系统集成了学生选课模块、学生成绩
【机 构】
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中国科学院大学工程科学学院,北京 100049中国科学院软件研究所,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳 110168;山东大学大数据技术与认知智
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针对新课改走班制教学多约束条件下新的排课问题,本文提出一种新的优化遗传算法策略,并构建出了一套已在某中学试运行的走班制排课系统,新系统集成了学生选课模块、学生成绩模块、学生评测模块.对比传统遗传算法,本文首次提出的冲突染色体优化策略,在遗传算法中新增冲突染色体算子,在实验中排课效率提升了19.2％.在自适应变异率优化条件下,再通过加入冲突染色体,利用其可以剪掉算法迭代过程中产生的无用解的特性,实现既保证了解的搜索空间又加速算法收敛的效果.在本文的研究和实验中,还就走班制教学下学生自主选科及分班模式对排课影响进行了验证,实验显示按照“选课组合”策略对学生进行分班,再与教师、教室、时间等教育资源组合排课时,效率得到更多的提升.
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