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基于遗传算法的师生双向选择问题的研究

  • 设计环境:EXCEL + Python毕业设计
  • 论文字数:14569
  • 包含资料:开题报告+论文+源码+英文翻译+答辩ppt
  • 相关Tags:遗传算法  MATLAB  
  • 难度系数:

基于遗传算法的师生双向选择问题的研究简介

       师生双向选择系统是根据老师学生双方的需求而设计的,其主要功能操作有以下几个部分。第一部分是导入满意度数据库,分别导入老师,学生的选择志愿以及老师所接受学生数量约束条件的数据库。第二部分是遗传算法参数配置,可根据条件需要定义种群规模,遗传代数,交叉概率以及变异概率。第三部分是执行遗传算法,初始多组师生组合的方案种群。第四部分是输出最大满意度,体现出种群最好个体适应值以及种群个体平均适应值。第五部分是导出师生最优组合。

      本次毕业设计的题目是应用遗传算法设计出一种解决师生双向选择问题的方法,自20世纪为提高毕业设计质量,培养合格的高素质人才,加强毕业设计的指导和管理工作,严格按照一名学生只能选择一位指导老师,每个学生可以根据自己所学的专业知识、感兴趣的学习研究方向、对老师教学方式的偏爱去选择自己的指导老师。老师可以根据平时对该生的了解、课余时间的交流、学生自荐选择所想要指导的学生。这一举措受到了老师和学生的普遍欢迎,增强了学生与老师之间的互相促进,给了同学们和老师充分的选择空间。本程序为学生提供了三个自愿,学生可以根据自己的条件初选三位老师,而且是按照满意度的大小排序选择三位老师。每位老师同样可以按照满意度的大小排序为自己初选几位同学,为了防止一位老师带众多学生的情况出现,我们可以适当的对老师所带学生的个数进行约束。然后我们可以根据遗传算法初始师生互选搭配组合种群,评估适应度函数,并对老师和学生互相选择问题进行选择、交叉、变异等基本操作运算,最终得到师生互选组合的近似最优组合。本文结合惩罚函数,提出了一种改进的遗传算法,并可应用于相当一类的约束优化问题,寻找师生双向选择问题中的最优组合。

结论
     将遗传算法用于解决师生互选组合问题后,会由于参数配置不当过早向目标函数的局部最优解收敛,从而很难找到全局最优解。其中也可能是由于目标函数的特性造成的,例如函数具有欺骗性,不满足构造模块假说等等;另外一些则是由于算法设计不当。为此,我们就要不断的试探参数的配置并改进方案。例如:针对随机的选择机制,提出了按比例选择、竞争选择、按续挑选等改进方案;针对原先的单点交叉算子,提出了两点交叉、多点交叉、均匀交叉等算子;针对原先遗传算法各控制参数在进化过程中不变的情况,提出了自适应遗传算法等。
      本次毕业设计利用遗传算法的全局寻优和收敛速度快的特点,结合随机选取法和适应度排序法的优点,设计了一种用于老师与学生互选配对组合的算法,使老师与学生互选配对组合的成功率和速度都得到了明显的提高,可以根据不同的需要设置遗传代数,100代和150代的组合结果会有不同,还要看交叉、变异算子,接近最优的组合有可能在遗传的过程中产生。要使师生互选组合达到相对来说更加满意的方案和收敛速度进一步得到改进,还需要做出更深的研究
       在对遗传算法有了初步的了解后,使用Matlab开发了这个师生互选组合问题的小系统。系统基本实现了师生互选的系统化、规范化和自动化。例如学生对老师的选择,老师对学生的挑选,实现了师生互相选择的简单配对过程,可以展示出老师与学生的互选结果。还能够使用师生互选系统按照不同的侧重面去分配老师与学生。
        由于自身知识水平的限制,该师生互选系统还存在不少的缺点和漏洞,我尽力改正与完善。不足之处,还请多多指教。同时,在制作过程中遇到了不少问题和困难,通过查阅书籍及互联网得到了不少的帮助。
这次做论文的经历会使我终身受益,它是自己真正的学习过程和研究过程,让我学会了怎样去看待自己遇到的问题,和应该怎样去解决。
 

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