زمانبندی دوره تحصیلی دانشگاه با الگوریتم ژنتیک

• عنوان انگلیسی مقاله: University Course Timetabling with Genetic Algorithm: a Laboratory Excercises Case Study
• عنوان فارسی مقاله: زمانبندی دوره تحصیلی دانشگاه با الگوریتم ژنتیک، بررسی موردی تجارب آزمایشی.
• دسته: علوم تربیتی
• فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 15
• دانلود رایگان نسخه اصلی مقاله

چکیده ترجمه

این مقاله به شرح کاربرد الگوریتم ژنتیکی هیبریدی در ارتباط با نمونه های دنیای واقعی در مورد زمانبندی دوره اموزش دانشگاهی می پردازد. ما زمانبندی آزمایشی را در محیط کاملا محدود مد نظر قرار می دهیم، که در ارتباط با آنف تعریف رسمی داده می شود. تکنیک های ارائه راه حل متناسب با این مسئله به همراه عملگرهای ژنتیکی مربوطه و الگوریتم جستجوی محلی تعریف می گردند. رویکرد مطرح شده در این مقاله به طور موفقیت آمیزی برای زمانبندی در نهادهای پژوهشی مورد استفاده قرار گرفته و دارای قابلیت ایجاد زمانبندی برای نمونه های مسائل پیچیده تر می باشد.

مقدمه

مسئله زمانبندی دانشگاهی و انواع آن به عنوان بخشی از دسته بندی زمانبندی و مسئله زمانبندی می باشد. هدف جدول زمانبندی، تعیین ضوابطی برای تعداد محدودی از منابع بوده در حالی که تمام محدودیت ها نیز در نظر گرفته می شود. دو شکل مسئله زمانبندی دانشگاهی در تحقیقات امروزی مد نظر قرار می گیرد: زمانبندی امتحان و مسئله زمانبندی دوره آموزش می باشد، به ترتیبی که تفاوت بین این انواع معمولا بستگی به دانشگاه مربوطه دارد. این مسئله به صورت تخصصی تر مبتنی بر فعالیت های بعد از ثبت نام و یا تکلیف محور می باشد. در مسائل بعد ثبت نام، زمانبندی می بایست به گونه ای ایجاد گردد که تمام دانشجویان بتوانند در تمام برنامه هایی که ثبت نام کرده اند شرکت کنند، در حالی که در مسئله برنامه تحصیلی محدودیت ها بر طبق به دوره تحصیلات دانشگاه و نه بر مبنای داده های نام نویسی می باشد. به دلیل پیچیدگی ذاتی مسئله و تغییر پذیری، بیشتر مشکلات حقیقی مرتبط به زمانبندی دانشگاهی بر مبنای NP می باشد. این موارد مستلزم الگوریتم های ذهنی می باشد که تضمینی را برای راه حل های مطلوب ایجاد نمی کنند، اما در بسیاری از موارد قابلیت ایجاد راه حلی را دارند که که برای اهداف عملی مناسب می باشند. قبلا نیز نشان داده شده است که تکنیک های مبتنی بر موارد فرا ذهنی (همانند الگوریتم های تکاملی؛ جستجوی ممنوع و غیره) مشخصا متناسب با حل این نوع از مشکلات بوده، و این مقاله نمونه ای از آن رویکرد می باشد.

این مقاله تمرکزش را بر روی مسئله زمانبندی آزمایشی (LETP) قرار می دهد، که ما آن را به عنوان نوعی از مسئله زمانبندی دوره آموزشی دانشگاهی (UCTP) تعریف می کنیم. انگیزه برای این مقاله حاصل از نیاز برای ایجاد زمانبندی خودکار در نهادهای پژوهشی می باشد. این جداول زمانی دیگر با استفاده از روش های سنتی به دلیل بالا رفتن پیچیدگی های مربوط به اصلاح دوره آموزشی ایجاد نمی گردد.

• فرمت: zip
• حجم: 0.74 مگابایت
• شماره ثبت: 411

مقالات مشابه

تطبیق نسبت کنترل شده یکپارچه توان در شبکه های مش بی سیم

عنوان انگلیسی مقاله: Integrated Power Controlled Rate Adaptation and Medium Access Control in Wireless Mesh Networks عنوان فارسی مقاله: تطبیق نسبت کنترل شده یکپارچه توان و کنترل دسترسی متوسط در شبکه های مش بی سیم دسته: برق فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش) تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 23 جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید خرید ترجمه مقاله چکیده ترجمه در این مقاله، مدل برنامه نویسی ریاضی و الگوریتم های تخصیص به منظور به حداقل رساندن مدت زمانبدی توان تطبیق و زمانبندی پیوند نسبت تطبیق در شبکه های بی سیم TDMA-فضایی، توسعه داده می ...

ترجمه مقاله مسیریابی در شبکه پویا با الگوریتم ژنتیک و موریانه ای

عنوان انگلیسی مقاله: Routing in Dynamic Network using Ants and Genetic Algorithm عنوان فارسی مقاله: مسیریابی در شبکه پویا با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم موریانه ای. دسته: کامپیوتر و فناوری اطلاعات فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش) تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 14 لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود خرید ترجمه مقاله چکیده ترجمه مسیریابی در شبکه پویا یک فعالیت چالش انگیز است، چون توپولوژی شبکه ثابت نمی باشد. این مسئله در این بررسی با استفاده از الگوریتم موریانه ای برای مد نظر قرار دادن شبکه هایی که از چنین بسته های اطلاعاتی استفاده می ...