Kurstidtagning är ett kombinatoriskt optimeringsproblem och har bekräftats vara ett NP-komplett problem. Kurstidtagningsproblem är olika för olika universitet. Det studerade problemet med tidtagning vid universitet innebär hårda begränsningar som klassrum, klassschema och andra variabler. Samtidigt måste vissa mjuka begränsningar också beaktas, inklusive lärarens föredragna tid, favorit klasstid etc. Dessa preferenser motsvarar de tillfredsställelsevärden som erhållits genom frågeformulär. Partikelsvärmoptimering (PSO) är ett lovande system för att lösa NP-kompletta problem på grund av dess snabba konvergens, färre parameterinställningar och förmåga att passa dynamiska miljöegenskaper. Därför tillämpades PSO för att lösa kurstidtagningsproblem i detta arbete. För att minska beräkningskomplexiteten angavs en tidsrymd i en partikels kodning som schemaenhet. Två typer av PSO, tröghetsviktsversionen och begränsningsversionen, utvärderades. Dessutom användes en utbyte heurist för att utforska angränsande lösning utrymme för att förbättra lösningens kvalitet. Dessutom hanteras schemakonflikter efter att en lösning har skapats. Experimentella resultat visar att det föreslagna systemet för begränsning av allmän trafikplikt med utbytesheuristiska kan generera tillfredsställande kurstidtabeller som uppfyller lärarnas och klassernas krav i enlighet med de olika tillämpliga begränsningarna.
Chen och Shih REF använde två typer av partikelsvamoptimering (PSO): tröghetsvikten och sammandragningsversionerna för att konstruera universitetets tidtabeller.
Solving University Course Timetabling Problems Using Constriction Particle Swarm Optimization with Local Search
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}