Denna uppsats presenterar en Adaptive Tabu Search algoritm (betecknas av ATS) för att lösa ett problem med läroplansbaserade kurstidtagning. Den föreslagna algoritmen följer en allmän ram som består av tre faser: initiering, intensifiering och diversifiering. Initieringsfasen konstruerar en genomförbar inledande tidtabell med hjälp av en snabb girig heuristisk. Sedan används en adaptivt kombinerad intensifierings- och diversifieringsfas för att minska antalet mjuka begränsningar, samtidigt som man bibehåller tillfredsställelsen av hårda begränsningar. Den föreslagna ATS-algoritmen integrerar flera distinkta funktioner såsom en ursprunglig dubbel Kempe-kedjor stadsdelsstruktur, en straffstyrd perturbation operatör och en adaptiv sökmekanism. Beräkningsresultat visar den höga effektiviteten hos den föreslagna ATS-algoritmen, jämfört med fem referensalgoritmer samt de nuvarande mest kända resultaten. Detta dokument visar också en analys för att förklara vilka som är de viktigaste beståndsdelarna i ATS-algoritmen.
Lu  och Hao REF, utvecklat en adaptiv tabu sökning, där en inledande tidtabell byggdes med hjälp av en girig sökning heuristic.
Adaptive Tabu Search for Course Timetabling
{'venue': 'Eur. J. Oper. Res.', 'journal': 'Eur. J. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}