52、演出剧院资源调度与医科生网络自主学习研究

演出剧院资源调度与医科生网络自主学习研究

演出剧院资源调度系统

背景与需求

近年来,国内戏剧演出市场日益繁荣,文化演出剧院应运而生,演出行业形成了包含剧团、剧院、相关公司和观众等的产业链。然而,目前中国演出市场资源调度存在问题,剧院利用率低、演出场次少,且缺乏合理的资源调度系统,大多依赖历史数据和经验。因此,研究演出资源调度迫在眉睫。

系统设计与实现

系统功能
  • 系统功能模块
    • 系统维护和管理模块:包括剧院信息维护、添加剧院坐标维护和剧院权重维护。
    • 剧院匹配和多种条件查询模块。
    • 将目标剧院添加到我的计划表模块。
    • 最优路线调度模块:包括最短路径路线调度和最低成本路线调度。
  • 系统功能实现 :通过 UML 时序图展示各模块间信息传输的时间顺序,为用户提供清晰可视化的事件流。
关键技术
  • 分层处理框架 :采用浏览器/网络/数据库三层架构,系统脚本语言为 ASP。
    • 第一层(表示层):客户端的交互式界面(Web 浏览器),通过 HTTP 协议向网络上的 Web 服务器提供服务请求,并接收和显示主页文件。
    • 第二层(业务逻辑层):具有应用扩展功能的 Web 浏览器,接受用户请求,向数据库服务器进行数据处理应用,最终将结果传输给客户端。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会育后代。 变异概率:所有的基因中发变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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