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一种基于遗传算法的TTP问题求解算法
被引量：
37
1
作者
业宁
梁作鹏
董逸生
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期41-44,共4页
提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交...
提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。
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关键词
TTP问题
求解算法
时间表
遗传算法
高校
自动排课算法
数据模型
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职称材料
一种SVM非线性回归算法
被引量：
8
2
作者
业宁
梁作鹏
+1 位作者
董逸生
王厚立
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第20期19-21,共3页
提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算...
提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。
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关键词
非线性
回归算法
支持向量机
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职称材料
题名
一种基于遗传算法的TTP问题求解算法
被引量：
37
1
作者
业宁
梁作鹏
董逸生
机构
东南
大学
计算机
科学与工程
系
南京林业大学信息学院计算机系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期41-44,共4页
基金
江苏省"九五"重点攻关课题资助项目 (BJ980 17 1)
江苏省"十五"高科技资助项目 (BJ2 0 0 10 13)
南京林业大学科研基金重点课题资助项目 (X0 2 0 70 1(Z) ) .
文摘
提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。
关键词
TTP问题
求解算法
时间表
遗传算法
高校
自动排课算法
数据模型
Keywords
Genetic algorithms
Mathematical models
Mathematical operators
Optimization
Set theory
分类号
G473.4 [文化科学—教育技术学]
O242.23 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
一种SVM非线性回归算法
被引量：
8
2
作者
业宁
梁作鹏
董逸生
王厚立
机构
东南
大学
计算机
科学与工程
系
南京林业大学信息学院计算机系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第20期19-21,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(30271048)
校引进(留学)人才基金资助项目(G2002-28)
校科研基金资助项目(X02-070-1(Z))
文摘
提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。
关键词
非线性
回归算法
支持向量机
Keywords
Nonlinearity
Regression algorithm
SVM
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于遗传算法的TTP问题求解算法
业宁
梁作鹏
董逸生
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
37
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职称材料
2
一种SVM非线性回归算法
业宁
梁作鹏
董逸生
王厚立
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
8
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