Name: Lösung des Problems der Prüfungsplanung mithilfe genetischer Algorithmen (en Alemán)
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Author: Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin
ISBN: 9786209433986

portada Lösung des Problems der Prüfungsplanung mithilfe genetischer Algorithmen (en Alemán)

Lösung des Problems der Prüfungsplanung mithilfe genetischer Algorithmen (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Verlag Unser Wissen

Autor

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin

Idioma

Alemán

N° páginas

164

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x1 cm

ISBN13

9786209433986

Lösung des Problems der Prüfungsplanung mithilfe genetischer Algorithmen (en Alemán)

Obaid, Omar Ibrahim; Mohammed, Mazin Abed; Bin Ahmad, Sharifuddin (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Lösung des Problems der Prüfungsplanung mithilfe genetischer Algorithmen (en Alemán)"

In den letzten zehn Jahren haben zahlreiche Forscher viele Studien durchgeführt und verschiedene Methoden angewendet, um das Problem der Prüfungsplanung an Universitäten zu lösen, darunter simuliertes Annealing, Tabu-Suche und genetische Algorithmen. In diesem Buch wird der genetische Algorithmus (GA) zur Lösung des Problems der Prüfungsplanung für das College of Graduate Studies (CoGS) verwendet, da er in der Lage ist, viele komplexe Probleme zu lösen. Dieses Problem gehört zu einer Klasse von Planungsproblemen, die stark eingeschränkt und als NP-schwer bekannt sind. Der Algorithmus wurde angepasst, um das Forschungsproblem zu lösen, dessen Verfahren sich vom üblichen Algorithmus unterscheidet. Das Buch versucht, die beste Lösung (den besten Zeitplan) für das CoGS zu finden, um UNITEN dabei zu helfen, Zeit und Aufwand für die Erstellung von Prüfungszeitplänen zu reduzieren. Es werden neue Ansätze für einige der GA-Operatoren vorgestellt. Zu diesen Operatoren gehören der adaptive Mutationsoperator, der das Stasis-Problem angeht, und ein Crossover-Schema namens Scattered Crossover, um die Fähigkeit des GA zu verbessern, in weniger Generationen bessere Lösungen mit dem besten Fitnesswert zu produzieren.