基于蚁群算法的考场编排问题研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 研究内容 | 第8-9页 |
| 1.4 组织结构 | 第9-10页 |
| 2 考场编排问题分析 | 第10-15页 |
| 2.1 考场编排问题概述 | 第10页 |
| 2.2 考场编排问题所涉及因素 | 第10-11页 |
| 2.3 考场编排规则和要求 | 第11页 |
| 2.4 考场编排算法 | 第11-15页 |
| 2.4.1 随机算法 | 第11-13页 |
| 2.4.2 二级随机算法 | 第13页 |
| 2.4.3 折半法 | 第13-14页 |
| 2.4.4 混洗法 | 第14-15页 |
| 3 蚁群算法 | 第15-24页 |
| 3.1 蚁群算法原理 | 第15-17页 |
| 3.2 蚁群算法介绍 | 第17-21页 |
| 3.2.1 蚁群算法及其数学模型 | 第17-19页 |
| 3.2.2 蚁群算法流程图 | 第19-20页 |
| 3.2.3 算法的研究进展 | 第20-21页 |
| 3.3 蚁群算法的优缺点 | 第21页 |
| 3.3.1 蚁群算法的优点 | 第21页 |
| 3.3.2 蚁群算法的缺点 | 第21页 |
| 3.4 蚁群算法应用 | 第21-24页 |
| 3.4.1 旅行商问题 | 第22页 |
| 3.4.2 车辆路线问题 | 第22-23页 |
| 3.4.3 车间调度问题 | 第23-24页 |
| 4 基于蚁群算法的考场编排问题研究 | 第24-39页 |
| 4.1 考场编排问题的数学描述 | 第24-25页 |
| 4.1.1 考场编排中的因素 | 第24页 |
| 4.1.2 考场编排问题的数学描述 | 第24-25页 |
| 4.2 考场编排的约束描述 | 第25-26页 |
| 4.3 考场编排问题的二部图模型 | 第26-28页 |
| 4.3.1 二部图的概念 | 第26页 |
| 4.3.2 考场编排问题二部图模型 | 第26-28页 |
| 4.3.2.1 二部图模型顶点集 | 第27页 |
| 4.3.2.2 二部图模型边集 | 第27页 |
| 4.3.2.3 二部图模型边的权值 | 第27页 |
| 4.3.2.4 二部图模型 | 第27-28页 |
| 4.4 考场编排问题的解决方法 | 第28-31页 |
| 4.4.1 导入数据 | 第28页 |
| 4.4.2 二部图模型的确定 | 第28-29页 |
| 4.4.3 应用蚁群算法寻优 | 第29-31页 |
| 4.5 考场编排问题的蚁群算法应用 | 第31-34页 |
| 4.5.1 构造蚁群个体 | 第31页 |
| 4.5.2 约束的解决 | 第31-32页 |
| 4.5.3 蚂蚁一次周游 | 第32页 |
| 4.5.4 初始化 | 第32页 |
| 4.5.5 概率转移策略 | 第32-33页 |
| 4.5.6 信息素策略 | 第33-34页 |
| 4.5.7 最佳路径 | 第34页 |
| 4.6 算法描述 | 第34-38页 |
| 4.7 监考教师的编排 | 第38-39页 |
| 5 应用实例与分析 | 第39-47页 |
| 5.1 应用实例 | 第39-44页 |
| 5.1.1 概况 | 第39-42页 |
| 5.1.2 实例效果 | 第42-44页 |
| 5.2 参数对基于蚁群算法考场编排问题的影响 | 第44-46页 |
| 5.2.1 蚂蚁数量m的影响 | 第44-45页 |
| 5.2.2 信息启发因子α的影响 | 第45页 |
| 5.2.3 期望启发因子β的影响 | 第45-46页 |
| 5.2.4 挥发系数ρ的影响 | 第46页 |
| 5.3 应用分析 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
