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

发布时间：2020-06-24 23:54

【摘要】：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。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G647.3;TP18
【图文】：

34(b)系统用例设计根据上述的功能需求的分析，可以得出如图 4.3 的系统用例图。从中可得，该管理系统拥有两种用户角色，管理员以及教务管理人员。管理员拥有该系统所有功能的权限，而教务管理人员拥有除了系统管理部分之外的权限。图 4.3 系统用例图图 4.4 展示了管理员参与系统的用例图。其中用例包括：系统设置，教师管理用例，教室管理用例，班级管理用例，课程管理用例，排课管理用例，课程游览用例。图 4.4 管理员参与系统的用例图从图 4.4 中可得，管理员作为用户登录排课管理系统时，要通过用户名和密码进行验证，验证正确之后方可进入系统

34图 4.4 管理员参与系统的用例图从图 4.4 中可得，管理员作为用户登录排课管理系统时，要通过用户名和密码进行证，验证正确之后方可进入系统，能够进行所有的操作，能够对教室，教师，班级，课

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本文编号：2728545