我想知道是否有一个人工智能系统可以用来解决主要发生在大学中的班级冲突问题。几乎每一个大学生都面临这个问题，许多学生想要一起学习的两门或多门课程同时被安排在同一时间。有谁知道解决此问题的系统或解决此问题的人？
是否有任何人工智能系统可以找到安排大学课程的最佳方式？
人工智能
规划
象征性的ai
2021-11-07 05:10:59
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欢迎来到 AI.SE @Israr Ali。
安排时间表的问题是约束满足问题的一个例子，这是人工智能中长期研究的一个主题。
有许多可能的技术可以应用于此类问题。它们可以分为三大类：
全局搜索算法，如回溯搜索，可用于尝试找到完全没有冲突的类的时间分配。通过适当的启发式方法，这些在实践中可以相当快，即使它们的最坏情况运行时间很差。Russell & Norvig 的《人工智能：现代方法》在第 6 章中对这些方法进行了很好的概述。
局部搜索算法，如爬山搜索，首先为每个类分配一个随机选择的时间，然后进行小的调整以单调减少冲突的数量（例如交换两个类的时间）。这些通常比回溯方法更快，尤其是如果您愿意接受一个“相当不错”的时间表，该时间表可能仍然比最佳时间表具有更少的冲突。AI: A Modern Approach 的第 4 章提供了很好的介绍。
规划方法，特别是像GraphPlan这样的非经典算法也可以用于这些领域。他们特别利用计划或调度问题的结构来重新构建回溯技术解决的搜索问题。通过使用这种特定于领域的表示，他们能够非常快速地获得非常高质量的解决方案。AI: A Modern Approach 的第 11 章详细介绍了 Graph Plan，并且可以很好地介绍这些更专业的技术。