27、课程排课与基因设计优化：DNA自组装与AMMAS算法的应用

课程排课与基因设计优化：DNA自组装与AMMAS算法的应用

课程排课的DNA自组装计算模型

课程排课问题是一个复杂的问题，需要满足许多硬性和软性约束条件。为了解决这个问题，构建了三个子系统：初始解空间生成系统SINIT、检测系统ST INIT和时隙计数系统SCNT。

• 时隙与结合域 ：时隙数量会与结合域×或v一起使用。×表示该时隙没有安排课程，v表示该时隙安排了课程。
• DNA瓦片自组装 ：SCNT中的DNA瓦片根据bdE和bdS编码的输入信息，从左到右、从下到上进行自组装操作。
• 算法分析 ：由SINIT、ST INIT和SCNT三个子系统组成的DNA自组装计算模型可以从可行解空间中分离出最优解。
  • 结合条件 ：根据自组装模型，只有当组装左上角瓦片的结合域与反应室中DNA单链的结合域相同时，两者才能结合。
  • 冲突避免 ：检测系统中，瓦片的结合域设计避免了冲突情况，即不会出现学生xi选择的两个或多个不同课程安排在同一时隙的情况。
  • 课时计数 ：时隙计数系统在自组装计算开始时将时隙数的值设为0，在计算过程中依次扫描每个时隙，若该时隙有一个或多个课程，则总数加1，从而可以准确计算可行解中可以安排的课时数。

以下是该过程的mermaid流程图：