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采用增强学习算法的排课模型
被引量：
14
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作者
郭方铭
钟珞
《计算机工程与设计》
CSCD
2003年第11期125-128,共4页
时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式。分析了排课 问题的数学模型,并研究了用增强学习(Reinforcement Learning)算法中的Q学习(Q-Learning)算法和神经网络 技术结合解决大学课表编排问题,...
时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式。分析了排课 问题的数学模型,并研究了用增强学习(Reinforcement Learning)算法中的Q学习(Q-Learning)算法和神经网络 技术结合解决大学课表编排问题,给出了一个基于该算法的排课模型,并对其排课效果进行了分析和探讨。
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关键词
排课模型
增强学习算法
课程表
高校
组合优化
数学模型
不确定性调度问题
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职称材料
题名
采用增强学习算法的排课模型
被引量：
14
1
作者
郭方铭
钟珞
机构
武汉理工大学
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
2003年第11期125-128,共4页
文摘
时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式。分析了排课 问题的数学模型,并研究了用增强学习(Reinforcement Learning)算法中的Q学习(Q-Learning)算法和神经网络 技术结合解决大学课表编排问题,给出了一个基于该算法的排课模型,并对其排课效果进行了分析和探讨。
关键词
排课模型
增强学习算法
课程表
高校
组合优化
数学模型
不确定性调度问题
Keywords
reinforcement learning
Q-learning
neural network
curriculum arrangement
mathematics model
分类号
G647 [文化科学—高等教育学]
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用增强学习算法的排课模型
郭方铭
钟珞
《计算机工程与设计》
CSCD
2003
14
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