【摘 要】
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针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法(SAPSO)进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重
【基金项目】
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湖南省校企合作创新创业教育基地大学生研究性学习和创新性实验计划项目(JDCX1705)
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针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法(SAPSO)进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.
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