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题名选课系统中抽签算法改进研究
被引量：3
- 1
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作者
杨东风
杨占海
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机构
延安大学计算中心
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出处
《现代电子技术》
2010年第14期70-72,共3页
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基金
延安大学校内科研项目(YDK2008-48)
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文摘
针对目前选课算法中存在的不足,分析了传统抽签算法中存在缺乏人性化管理和随机不确定性等问题,提出了一种加权抽签算法思想。该算法在选课时分两步实现,首先进行预选课,然后根据选课结果中学生对课程的期望权值和学生自身的权值进行抽签,最终生成选课结果表。该算法在抽签时参考了课程期望权值和学生自身权值,从而保证了选课的科学性、合理性、公平性和人性化管理理念。
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关键词
选课系统
抽签算法
期望权值
人性化管理
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Keywords
course-selecting system
lots-drawing algorithm
expectation weight value
human-based management
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名强规划的最小期望权值求解算法
被引量：1
- 2
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作者
袁润
文中华
戴良伟
陈秋茹
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机构
湘潭大学信息工程学院
湖南工程学院湖南省风电装备与电能变换协同创新中心
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机与数字工程》
2018年第5期851-856,889,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:61272295
61105039
+2 种基金
61202398)
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
湖南省重点学科建设项目(编号:0812)资助
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文摘
随着人工智能的快速发展,智能规划中的不确定规划问题逐渐成为研究热点。在不确定系统中,由于受外部干扰因素影响,状态转移和到达结果都是不确定的,并且不确定转移系统执行动作需要花费一定代价。针对该问题,对不确定系统中的动作赋权值,用概率分布表示状态转移的不确定性,提出强规划解的期望权值,设计了求最小期望权值强规划解的方法。该算法首先将不确定规划问题中的目标状态集并入已搜索状态集,运用反向搜索求最小期望权值强规划解;在搜索过程中,需不断将最小期望权值所对应状态并入已搜索状态集,并更新未搜索状态集,迭代上述搜索步骤,直到已搜索状态集不变化为止,从而找出最小期望权值强规划解。
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关键词
人工智能
不确定规划
强规划解
概率分布
期望权值
反向搜索
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Keywords
artificial intelligence
uncertain programming
strong planning solution
probability distribution
expected weight
reverse search
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种新的水下无线传感网络的路由协议
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作者
姜慧霖
滑涛
符意德
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机构
商丘师范学院计算机与信息技术学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2016年第9期108-111,共4页
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基金
河南省科技厅基础与前沿研究项目(152300410221)
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文摘
针对水下无线传感网络UWSNs(underwater wireless sensor networks)的数据采集低效的问题,提出一种基于地理位置-机会的水下无线传感网络的路由协议,记为GOR-UWSNs协议。当传感节点需要传输数据包时,UWSNs协议就利用数据包优先权值ADV(AD vancement)构建候选转发集,再利用归一化的权值NADV(normalized advance)评估候选转发集内节点成为下一跳节点的"适度性",并依据节点的NADV值,进行从高至低的排序,形成有序的候选转发集。NADV融合了距离以及水下信道链路质量信息。然后,将有序的候选转发集划分不同的簇,使得簇内节点均在彼此的通信范围内,再计算每个簇的期望权值EPA(expected packet advanced),具有最大EPA的簇成为下一跳转发集。仿真结果表明,提出的GOR-UWSNS协议有效地提高数据包传输率、降低冗余数据包数。
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关键词
水下无线传感网
地理位置-机会路由
声通信
候选转发集
期望权值
数据包传输率
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Keywords
underwater wireless sensor networks
geographic and opportunistic routing
acoustic communication
neighborscandidate set
expected packet advanced
packet delivery ratio
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名求最小期望权值强循环规划解
被引量：2
- 4
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作者
李洋
文中华
伍小辉
劳佳琪
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机构
湘潭大学信息工程学院
湖南工程学院计算机与通信学院
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期217-220,257,共5页
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基金
国家自然科学基金(61272295
61105039
+2 种基金
61202398)
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
湖南省重点学科建设项目(0812)资助
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文摘
现实世界中,动作的执行通常都要耗费一定的代价,且由于外界环境的干扰,动作执行后的结果具有不确定性。针对这一问题,对不确定状态转移系统的动作赋予权值,使用概率分布表示状态转换的随机性,提出了强循环规划解的期望权值,并且设计了求最小期望权值强循环规划解的方法。该方法的主要思想是使用深度优先搜索求出规划问题的所有强循环规划解,再将强循环规划解分别转换成以状态到目标状态的期望权值为变元的线性方程组,最后使用高斯消元法解方程组,从而找出最小期望权值强循环规划解。
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关键词
不确定规划
概率分布
最小期望权值强循环规划解
深度优先搜索
高斯消元法
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Keywords
Uncertainty planning
Probability distribution
Strong cyclic planning with minimal expectation weight
Depth-first search
Gaussian elimination
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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