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为解决排课当中的资源合理分配问题,寻求一种合理的解决方案,提出一种带免疫量子行为的粒子群智能优化算法。将粒子群中的粒子当作抗体,给粒子的生成加入免疫记忆机制,迭代开始后,使用抗体浓度指导粒子种群向更优方向移动。改进后的方法能避免粒子陷入局部最优和早熟收敛,用以解决这种多约束、多目标的组合排课问题。最后进行实验仿真,仿真结果表明了该新算法在解决实际问题中的有效性与优越性。