ПРО РОЗВ'ЯЗУВАННЯ ЗАДАЧI СКЛАДАННЯ РОЗКЛАДУ ЗАНЯТЬ, ВИКОРИСТОВУЮЧИ ГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМ
Анотація
Повний текст:
PDFПосилання
Бабкин Э.А., Ретинский И.М. Проектирование и реализация алгоритмов составления учебного расписания на основе многоагентных технологий // Материалы научно-технической конференции. Технические, программные и математические аспекты управления сложными распределенными системами – Нижний Новгород, 2003 – C. 10–12.
Безгинов А.Н., Трегубов С.Ю. Обзор существующих методов составления расписания // Информационные технологии и программирование: межвузовский сборник статей. Выпуск 2 (14) – Москва: МГИУ, 2005.
Вагнер Г. Основы исследования операций: в 3 т. Т. 2 / пер. с англ. Алтаева В.Я. – Москва:Мир, 1973 – 488 с.
Вагнер Г. Основы исследования операций: в 3 т. Т. 3 / пер. с англ. Вавилова Б.Т. – Москва: Мир, 1972 – 501 с.
Каширина И.Л. Генетический алгоритм решения квадратичной задачи о назначениях специального вида // Вестник ВГУ, № 1 – 2003.
Клеванский Н.Н., Макарцова Е.А., Костин С.А. Моделирование стратегии формирования расписания занятий ВУЗа средствами реляционной алгебры // Прикладные проблемы образовательной деятельности: Межвуз. сб. научн. тр. Воронеж – ВГПУ, 2003 – С. 71–74.
Клеванский Н.Н. Макарцова Е.А. Формирование расписания с использованием динамических критериев загруженности // XI Международная конференция-выставка ``Информационные технологии в образовании''. Часть IV – Москва: МИФИ, 2001 – С. 139–140.
Конвей Р.В. Теория расписаний. – Москва: Наука, 1975 – 395 с.
Маслов М.Г. Эвристический алгоритм решения задачи составления расписания учебных занятий в вузе // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV Международной научной конференции. В 10–и т. 2–4 июня 2002 г. – Тамбов, 2002 – Т. 9, С. 86–88.
Строкина Ю.Г. Алгоритмические процедуры формирования гетерогенных расписаний для производственных систем: дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук. – Уфа: УГАТУ, 1997 – 150 с.
Танаев В.С. Теория расписаний – Москва: Наука, 1989 – 256 с.
Танаев В.С., Шкуба В.В. Введение в теорию расписаний – Москва: Наука, 1975 – 256 с.
Coello C.A., Van Veldhuizen D.A., Lamont G B. Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems. Second Edition – Springer, 2007.
Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. Genetic Algorithm To Solve The Timetable Problem // Research Gate – 1994.
Cowling P., Kendall G., Han L. An Investigation of a Hyperheuristic Genetic Algorithm Applied to a Trainer Scheduling Problem // Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2002) – 2002 – pp. 1185–1190.
Cowling P., Kendall G., Soubeiga E. Hyperheuristics: A Robust Optimisation Method Applied to Nurse Scheduling // Proceedings of the VII Parallel Problem Solving From Nature (PPSN VlI), Lecture Notes in Computer Science – 2002 – Vol. 2439, Springer, pp. 7–11.
De Jong K.A., Spears W.M. Using genetic algorithms to solve NP-complete problems // Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms – Morgan Kaufmann, 1989.
Deb K., Manikanth M., Mishra S. Towards a Quick Computation of Well-Spread Pareto Optimal Solutions // Proceedings of the 2nd International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2003), Faro Portugal, Lecture Notes in Computer Science – 2003 – Vol. 2632, Springer, pp. 222–236.
Farina M., Amato P. Fuzzy Optimality and Evolutionary Multi-Objective Optimization // Proceedings of the 2nd International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2003), Faro Portugal, Lecture Notes in Computer Science – 2003 – Vol. 2632, Springer, pp. 58–72.
Garey M.R., Johnson D.S. Computers and intractability, W.H. Freeman & Company, 1979.
Gaw A., Rattadilok P., Kwan R.S. Distributed Choice Function Hyper-Heuristics for Timetabling and Scheduling // Proceedings of the 2004 International Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling (PATAT 2004) – Pittsburgh, 2004 – pp. 495–497.
Gunawan S., Farhang A., Azarm S. Multilevel Multiobjective Genetic Algorithm Using Entropy to Preserve Diversity // Proceedings of the 2nd International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2003), Faro Portugal, Lecture Notes in Computer Science – 2003 – Vol. 2632, Springer, pp. 148–161.
Han L., Kendall G. Investigation of a Tabu Assisted Hyper-Heuristic Genetic Algorithm //Proceedings of the 2003 Congress on Evolutionary Computation (CEC2003) – Canberra, 2003 – pp. 2230–2237.
Jain T., Jamil N. Genetic Algorithm as a General Approach to Time Tabling Problem // Eur. J. Bus .Manag. – 2015 – Vol. 7, no. 4, pp. 7–11.
Horn J. Niche Distributions on the Pareto Optimal Front // Proceedings of the 2nd International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2003), Faro Portugal, Lecture Notes in Computer Science – 2003 – Vol. 2632, Springer, pp. 365–375.
Jin H., Wong M.L. Adaptive Diversity Maintenance and Convergence Guarantee in Multiobjective Evolutionary Algorithms // Proceedings of the 2003 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2003) – Camberra, 2003 – pp. 2498–2505.
Kumar R., Rockett P. Improved Sampling of the Pareto-front in Multiobjective Genetic Optimization by Steady-state Evolution: A Pareto Converging Genetic Algorithm // Evolutionary Computation – 2002 – Vol. 10, No. 3, pp. 283–314.
Laumams M., Thiele L., Deb K., Zitzler E. Combining Convergence and Diversity in Evolutionary Multiobjective Optimization // Evolutionary Computation – 2002 – Vol. 10, No. 3, pp. 263–282.
Mostaghim S., Teich J. The Role of e-dominance in Multi-objective Particle Swarm Optimization Methods // Proceedings of the 2003 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2003) – Camberra, 2003 – pp. 1764–1771.
Muehlenbein H. Parallel genetic algorithms, population genetics and combinatorial optimization, Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms – Morgan Kaufmann, 1989.
Peng Y., Qu X., Sh J. A hybrid simulation and genetic algorithm approach to determine the optimal scheduling templates for open access clinics admitting walk-in patients // Computers & Industrial Engineering, 72 – 2014 – pp. 282–296.
Premasiril D.M. University Timetable Scheduling Using Genetic Algorithm Approach Case Study: Rajarata University of Sri Lanka // Journal of Engineering Research and Application ISSN: 2248-9622 – 2018 – Vol. 8, Issue 12 (Part -II), pp. 30-35.
Premlata L.R., Sonawane A. Solving the class timetable problem by using genetic algorithm and tabu search algorithm // IRD India – 2014 – Vol. 3, no. 5, pp. 45–50.
DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2019.27.10725
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.