24、随机算法解决宿舍空间分配问题的研究

随机算法解决宿舍空间分配问题的研究

1. 引言

宿舍空间分配问题（HSAP）是一个新兴的复杂组合优化问题，相关研究较少。宿舍空间的可用性和有效管理会影响学生的学习专注度和学业成绩，进而影响院校的毕业成功率。随着全球高校招生人数的增加，这一问题受到了院校和研究人员的关注。

HSAP与其他领域的调度问题（如大学课程排课问题和考试排课问题）类似，可定义为将学生分配到可用房间以满足一系列约束条件。院校管理员需要有效分配有限的资源，因此需要寻找有效的分配技术。启发式方法虽能在合理时间内搜索最优解，但易陷入局部最优，对于特定领域知识的效果不佳。因此，本文提出使用大洪水算法和模拟退火算法这两种元启发式搜索方法来解决HSAP。

2. 相关工作

HSAP属于空间分配问题（SAP）的范畴，该领域吸引了研究人员对元启发式算法的研究。在一些高校，空间分配通常手动进行，耗时较长。文献中研究了多个与调度相关的领域，如货架空间分配、排课和办公室空间分配。

解决SAP的现实问题采用了多种技术，如混合整数规划和线性规划。在NP难组合优化问题中，SAP算法的时间复杂度通常为指数级，解决大规模实例的计算成本很高。因此，需要研究适合特定领域的技术。

模拟退火和其他元启发式算法已被应用于现实世界的货架空间分配问题，非线性大洪水算法结合强化学习也被用于解决课程排课问题。Landa - Silva对办公室分配问题进行了禁忌搜索和遗传算法的研究，取得了良好效果。在HSAP相关研究中，有采用多级遗传算法解决尼日利亚大学的多阶段分配问题，能在给定计算时间内产生有前景的结果。

本文提出比较大洪水算法和模拟退火算法的性能，以确定更合适、高效的策略。此前