基于C#运用遗传算法的排课系统
中小学辅助排课系统的设计与实现
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9317397053.html, 中小学辅助排课系统的设计与实现 作者：郭富 来源：《世纪之星·交流版》2016年第12期 [摘要]近年来，我国的经济获得了长足发展，社会生活也日渐繁荣，在这样的背景之下，我国的相关部门逐渐加强了对于教育事业的发展。在这一过程中，如何进行中小学课程的排表作业，成为了我国中小学学校在实际的教学管理过程中需要处理的相关问题之一。本文基于此，分析探讨我国的中小学学校如何合理的安排时间、教师、课程、班级这四大要素之间的关系，继而由此带动我国中小学课堂教学的有序开展。 [关键词]中小学；辅助排课系统；设计与实现 现阶段，在我国的中小学教学的过程中，相关部门为了更好的推动相关教学环节的有序进展，并推动教学管理效率的提高，相关部门在实际的管理过程中逐渐加强了对于中小学课程的编排。在这一过程中，通过相关部门的不懈努力以及相关科学技术的发展，使得我国的中小学在实际的课程编排过程中逐渐加强了对于计算机信息技术的使用，并在此基础之上通过复杂的判断以及多种运算，实现了智能化课表编排系统的构建。本文基于此，分析探讨中小学辅助排课系统的设计与实现。 一、排课准则及排课算法 1.排课系统的准则。在进行中小学课程课表安排的过程中，为了检验相关的排课系统在实际的运用过程中是否成功，需要相关管理人员加强对于排课结果的管理以及检验。在这一过程中，需要相关的技术人员确保排课结果符合下述几个方面的准则。 （1）是否满足“约束条件”（“硬条件”）。事实上，是否满足“约束条件”是对排课系统的 运行判断是否成功的重要标志之一。所谓的“约束条件”指的是排课系统在运作的过程中必须遵循的条件，事实上，若该系统在运行过程中违背了“约束条件”，其最终导致的排课结果的错误性，继而导致教学环节出现较多的失误以及冲突。 在这一过程中，“约束条件”的具体内涵分为两个环节：一是教师不能冲突；二是班级不能冲突。所谓的教师不能冲突指的是通过排课系统排课的过程中，同一名教师不能在同一时间段内任教多个班的课程（合班课除外）。而班级不能冲突，指的则是经过排课系统排课的过程中，同一个班级同一时间段内不能接受多为教师的任课教学。 （2）是否满足“优化条件”（“软条件”）。所谓的“优化条件”在实际的运行过程中又被称 之为“软条件”。其内涵指的是在进行排课系统进行排课作业的过程中，相关系统在满足“约束条件”基础之上，可以实现也可以不实现的，弹性较大的条件。
自动排课系统算法的分析与设计概要
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 科技情报开发与经济 SCI-TECH INFORMATION DEVELOPMENT &ECONOMY 2007年第 17卷第34期 吞吐量后才实施 , 不可轻易控制流量导致不必要的吞吐量下降。流量控制后必须及时解除流量控制。 (2 技术流控手段和业务流控手段相结合。 (3 流控点设立于系统与外系统接口层和一级调度层 , 其他各层不设立流控点。 对银行前端发起的联机请求做流量控制 , 以防止后台出现堵塞 , 流控点的设置见表 1。 从技术流控和业务流控的角度实现系统的流量控制如下 : 第一 , 为预防系统内出现堵塞 , 在系统交易入口即分中心控制总线上 , 建立预防性流控机制 ; 第二 , 建立系统状态主动探测机制 , 系统主动 探测服务队列状态 , 发现系统繁忙或服务队列深度超过设定阀值 , 将启动相应的流控 ; 第三 , 可以根据管理需要 , 设定特定业务品种交易、 特定分中心交易或特定服务的交易流量阀值 , 进行流量控制。如在交易繁忙时段 , 可以采取限制部分查询交易等手段确保系统的稳定运行。 (责任编辑 :戚米莎 ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─
第一作者简介 :刘焱军 , 男 , 1975年 4月生 , 2001年毕业于太原理工大学计算机专业 (硕士 , 中国建设银行厦门开发中心 , 福建省厦门市鹭江道 98号建行大厦 , 361012. Research on the Application of Bus Control Technology in Securities System of Bank LIU Yan-jun ABSTRACT:This paper introduces the application of bus control technology in securities system of bank, and probes into the implementation of the flow control. KEY WORDS:bus technology of trade control; securities system of bank; flow control 教学排课可以说是教学管理的一个中心 , 它直接关系到教学计划和教学质量。而排课的过程也是一个复杂的推理思考过程 , 我们通过对排课逻辑原理的分析和排课系统操作流程的总结 , 研究出一套排课算法 , 通过该排课系统的实现 , 可以大大减少教务管理员的工作量 , 并给教务信息管理带来方便。迄今为止 , 对课程表的研究工作已有 40多年 , 取得了丰硕的成果 , 但仍存在许多不足之处 , 例如规模大、约束 (条件复杂以及规律不断变化等 , 因此排课问题至今仍未完全解决。 虽然目前很多系统中都包含了排课子系统 , 但是由于各个学校的教学情况不同 , 这些排课系统不一定适合各院的实情。下面根据我校的教学安排情况 , 对排课系统的算法进行探讨。 1自动排课系统的优势和目前存在的问题 课程表的编排是一个涉及多种因素的组合规划问题 , 它要保证在课
基于遗传算法的排课系统设计 开题报告
基于遗传算法的排课系统设计开题报告 1 课题的意义 每个新学期开始，对于学校教务科来说首要而急需完成的任务是：如何合理而高效的排课。其本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中。但由于涉及到的问题较多，同时学校扩招，学生和课程数量比以往大大增加，教室资源明显不足，在这种情况下排课很难在同时兼顾多重条件限制的情况下用人工方式排出令教师和学生都满意的课表。 虽然排课问题很早以前就成为众多科研人员和软件公司的研究课题，但是真正投入使用的排课软件却很少。原因是多方面的，其中算法的选择是最关键的一个问题，S.Even等人在1975年的研究中证明了排课问题是一个NP-Complete问题，即若是用“穷举法”之外的算法找出最佳解是不可能的。然而由于穷举法成本太高，时间太长，根本无法在计算机上实现。如果假设一个星期有n个时段可排课，有m位教师需要参与排课，平均每位教师一个星期上k节课，在不考虑其他限制情况下，能够推出的可能组合就有n m*k种，如此高的复杂度是目前计算机所无法承受的。而遗传算法的出现正好解决了排课在算法上的问题，可以很有效的求出最优解。轻松而快速的解决了困扰教务科的一大难题，能在短时间内排出符合各项条件的课程表。 2 国内外研究现状 计算机排课问题是一个多目标，有限资源，带有模糊约束条件的组合规划问题，是计算机应用领域一个具有代表性的问题。20世纪60年代末，Gotlieb.C.C教授就对课程表问题进行了形式化描述。随后，此类研究发展起来。70年代中期，S.Even等人就论证了课表问题是NP完全类问题，将该问题理论化，同时也说明课表问题有其自身的理论化模型，即课表问题存在解。并且能找到解。但是根据计算和难解性理论，目前还没有解决NP完全类问题的多项式算法。到1979年，Schmit 和Strohein在文献中就列出了300多篇已发表的文献。近年来研究这一问题的人员不断增多，国外的运筹学杂志几乎每年都有相关内容的文章那个发表，此外它还广泛的出现在计算机，应用数学，教育管理等杂志上。80年代初，我国的很多大学也开始研究排课系统软件。大体上说这些排课系统软件可以分为两大类：第一类以所谓班——教员模型为主，它是在Gotlieb.C.C工作的基础上发展起来的。主要讨论此模型的定义扩充，解的特性及分析，不断提出新的猜测和推论。基本模型变化不大，并且这类模型适合课程长度一致，无合班教室的情况，并不适合一般院校的实际情况。第二类事所谓的课程调度问题，多于图的节点的着色问题有关，模型一旦产生，它的变量往往太多，规模太大，此外根据具体的校情对模型提出的各式各样要求对模型影响较大，有的甚至没有具体的模型可寻。通过对资料的查阅发现以往对课程问题的研究多侧重于自动生成，难度较大实现不易，往往是理论研究上的工作多，而实际应用方面的工作很少。有一些实际的例子，也往往是特定条件下对实际情况简化得到的，至今还没有自动生成可课表系统的软件应用于实际。对计算机而言，不像人工编排那样可以对任何情况进行合理的取舍，因此不存在完全冲突的课表很难排出来。 国内高校排课系统中，大连理工大学是从事此类软件开发较早单位。1987年该校开发了《教学组织管理及课程调度系统》1.00版本，之后在此基础上又推出了《教学组织管理及课程调度系统》2.00版本，1902年又推出了《教学组织管理及课程调度系统》2.01版本和
4遗传算法与函数优化
第四章遗传算法与函数优化 4.1 研究函数优化的必要性： 首先，对很多实际问题进行数学建模后，可将其抽象为一个数值函数的优化问题。由于问题种类的繁多，影响因素的复杂，这些数学函数会呈现出不同的数学特征。除了在函数是连续、可求导、低阶的简单情况下可解析地求出其最优解外，大部分情况下需要通过数值计算的方法来进行近似优化计算。 其次，如何评价一个遗传算法的性能优劣程度一直是一个比较难的问题。这主要是因为现实问题种类繁多，影响因素复杂，若对各种情况都加以考虑进行试算，其计算工作量势必太大。由于纯数值函数优化问题不包含有某一具体应用领域中的专门知识，它们便于不同应用领域中的研究人员能够进行相互理解和相互交流，并且能够较好地反映算法本身所具有的本质特征和实际应用能力。所以人们专门设计了一些具有复杂数学特征的纯数学函数，通过遗传算法对这些函数的优化计算情况来测试各种遗传算法的性能。 4.2 评价遗传算法性能的常用测试函数 在设计用于评价遗传算法性能的测试函数时，必须考虑实际应用问题的数学模型中所可能呈现出的各种数学特性，以及可能遇到的各种情况和影响因素。这里所说的数学特性主要包括： ●连续函数或离散函数； ●凹函数或凸函数； ●二次函数或非二次函数； ●低维函数或高维函数； ●确定性函数或随机性函数； ●单峰值函数或多峰值函数，等等。 下面是一些在评价遗传算法性能时经常用到的测试函数： (1)De Jong函数F1： 这是一个简单的平方和函数，只有一个极小点f1(0, 0, 0)＝0。
(2)De Jong 函数F2： 这是一个二维函数，它具有一个全局极小点f 2(1，1) = 0。该函数虽然是单峰值的函数，但它却是病态的，难以进行全局极小化。 (3)De Jong 函数F3： 这是一个不连续函数，对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值 30),,,,(543213-=x x x x x f 。
某中学网络系统方案与学校管理系统(doc 39页)
目录 1．前言 (4) 1.1时代背景介绍 (4) 1.2研究开发背景介绍 (6) 2.需求分析 (7) 2.1 总体需求 (7) 2.2 应用需求 (8) 3. 系统开发原则 (10) 4.系统功能介绍 (13) 4.1 学校日常管理系统 (13) 4.1.1 校长办公子系统 (13) 4.1.2 校务管理子系统 (14) 4.1.3 总务管理子系统 (15) 4.1.4 学籍管理子系统 (15) 4.1.5排课管理子系统 (16) 4.1.6 选课管理子系统 (16) 4.1.7考务管理子系统 (17) 4.1.8成绩管理子系统 (17) 4.1.9 学生住宿管理 (17) 4.1.10 卫生管理子系统 (18) 4.1.11 奖学金管理子系统 (18) 4.1.12 现代教育技术管理 (19) 4.1.13 财产管理子系统 (19) 4.1.14政教管理子系统 (20) 4.1.15 系统用户管理子系统 (21) 4.1.16教科研管理子系统 (21)
4.2.1网校课程与教学计划管理子系统 (23) 4.2.2网校课件、试题管理子系统 (23) 4.2.3教师教案、试题生成平台 (24) 4.2.4 远程教学系统 (24) 4.2.5学生个性化学习平台 (25) 4.2.6网校电子公告板（BBS） (26) 4.2.7校园实时讨论区（Chat） (26) 4.2.8网校系统管理子系统 (26) 4.3图书馆管理子系统 (26) 4.3.1子系统系统概述 (26) 4.3.2模块划分 (28) 4.4多媒体、语音教学系统 (30) 4.4.1 视频点播系统（VOD） (30) 4.4.2多媒体、语音教室系统 (34) 4.4.3多媒体阅览室 (37) 4.5 网络上的办公自动化 (37) 4.6网上通用查询系统 (38) 学校管理部分查询 (39) 学生、家长信息查询 (39) 图书信息查询 (39) IC卡系统查询（消费查询...） (39) 4.7 IC卡校园一卡通系统 (39) 【后台管理系统】 (40) 【前台应用系统】 (40) 5.系统建设、维护及人员培训 (42) 5.1系统建设 (42)
基于遗传算法的排课算法
基于遗传算法的排课算法 蒲保兴 (邵阳学院信息与电气工程系,湖南 邵阳 422001) 摘 要: 本文把排课问题转化为一个组合优化问题,在此基础上以罚函数的方法建立数学模型,并给出了基 于遗传算法的解法,提出“动态罚值权定标方法”和“分块遗传策略”. 关键词: 排课算法;遗传算法;分块遗传策略;培养型变异;动态罚值权定标 中图分类号:G 642 文献标识码:A 文章编号:100528036(2006)0120083205 收稿日期:2005206201 作者简介:蒲保兴(1965-),男(瑶族),邵阳学院信息与电气工程系,副教授、硕士,主要从事人工智能研究. 优化排课问题就是在给定教师资源、教室资源和开课计划的前提下,如何合理地安排课表问题.其实质是含约束条件的目标函数优化问题,运筹学中论及了一些特殊的优化问题求解方法,如线性规划的单纯形法等[1]. 在对排课问题建立数学模型后,发现它难以用传统的启发式算法求解,而且其约束条件和目标函数难以用解析式表示出来,因此,必须寻求其他的算法.遗传算法[2～5]作为一种有效的全局搜索方法,从产生至今不断扩展了其应用领域,由于它的鲁棒性,适用范围广,有组织性、自适应和学习性、并行性、不需要求导和其他辅助知识等特点,在求最优化问题时,甚至只需给出目标函数的计算规则而不必给出目标函数的解析式等优点,备受人们喜爱,遗传算法为排课问题的求解提供了有效的途径. 1 数学模型的建立 在实际排课过程中,以某一等长的时间段为课表的时间安排单位,称之为时间单元.一个可行的课表安排应满足以下约束条件:课表以一个星期为一周期,一个星期的课表就是一个学期的课表;课表应满足班级、教师、教室上课不冲突;教室的座位应该满足上课班级学生的需要;其他一些特殊要求. 在满足以上约束的前提下,应尽量使课程安排合理,符合教学规律,这叫做优化目标.优化目标包括以下几个方面:同一班级的同一门课程在时间安排上应尽量均衡;同一教师担任的所有的课程在时间上应安排均衡;同一班的同一门课程或同一教师担任的所有课程在节次上应错开,即不能均是相同的节次,例如,某一门课程每周开3次,这三次中最好有1—2节、3—4节、5—6节,不能都是1—2节或3—4节;若教室有空余的时间单元可以不排课,则这些空余时间单元应放在较差的时间段内,比如说下午. 以上的约束条件和优化目标可能会互相矛盾,在教师、教室资源比较紧张的情况下,有可能会发生顾此失彼的现象,这里应当说明的是,对于约束条件和优化目标是难以用解析式描述的. 设教室有n 1间,一个星期内有n 2天为上课时间,每间教室在每一天能排课的时间单元数为n 3,则一周内所有的教室可以排课的时间单元数为n 1×n 2×n 3,不妨把这些可供安排的时间单元记为T 1,T 2,Λ,T n ,我们把它称之为教室时间单元,其中n =n 1×n 2×n 3.为了方便操作,可以把属于同一间教室的时间单元放在一起,同时记下每一间教室在每一天的时间单元所对应的序号. 2006年2月 第15卷 第1期中央民族大学学报(自然科学版)Journal of the CUN (Natural Sciences Edition )Feb.2006V ol.15 N o.1
基于遗传算法的自动排课系统毕业设计
摘要 随着科学技术和社会信息技术的不断提高，计算机科学的日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识，它在人类社会的各个领域发挥着越来越重要的作用，给人们的生活带来了极大的便利，成为推动社会发展的首要技术动力。排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一。解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行，有着十分重要的意义。首先对排课的已有算法作了相关的调查研究，决定采用遗传算法。通过设计实现基于遗传算法的自动排课系统，研究了遗传算法在排课系统中的应用。 关键词：遗传算法、自动排课、Java。
Abstract Along with science technical and community information technical increases continuously, calculator science is gradually mature, its mighty function has behaved deep cognition, and it has entered the human social each realm erupts to flick the more and more important function, bringing our life biggest of convenience. Curriculum arrangement is an important and complicated working in school,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigated and studied the algorithm existed, determine that adoptgenetic algorithm. ThroughDesign Implementation theAuto CourseArrangementManagement System Base onGenetic Algorithm, researched the application of genetic algorithmin theCourseArrangementManagement System. Keywords: Genetic Algorithm Auto Course Arrangement ManagementJava.
自动排课系统的设计与实现[1]
目录 摘要............................................................................................................................. I 第1章绪论 (1) 1.1系统开发背景 (1) 1.2国内外的研究现状 (1) 1.3系统解决的主要问题 (3) 1.4本文的主要工作 (3) 1.5本文的组织结构 (3) 第2章需求分析 (5) 2.1系统概述 (5) 2.1.1总体业务描述 (5) 2.1.2系统的目标和解决的问题 (5) 2.1.3系统的开发模式 (7) 2.2系统需求问题描述 (9) 2.2.1功能性需求 (9) 2.3.2系统非功能性需求 (12) 第3章系统构架设计 (14) 3.1构架的目标和约束 (14) 3.2构架设计 (15) 3.2.1系统总体架构 (15) 3.2.2系统功能构架 (16) 3.2.3系统技术构架 (17) 3.2.4系统安全构架 (18) 第4章系统详细设计 (20) 4.1 系统建模 (20) 4.2 系统数据库设计 (24) 4.2.1生成数据库表 (24) 4.2.2数据分析 (32) 4.2.3数据库管理技术 (34) 第5章计算机排课系统的实现 (35) 5.1系统总体实现 (35) 5.1.1数据录入模块的设计与实现 (38) 5.1.2报表模块的设计与实现 (43) 5.1.3用户管理模块的设计与实现 (45) 5.2教学计划的关键实现 (48) 5.2.1算法描述 (49) 5.2.2教学计划算法过程 (49) 5.3排课算法的关键实现 (51) 第6章总结与展望 (66) i
教务排课管理系统设计(VB课程设计)
类型：【02课程设计】 作品名称：教务排课管理系统设计 作品关键词：排课管理系统、Microsoft Visual Basic、Microsoft Access
第一章系统需求分析 这个阶段的任务不是具体地解决问题，而是准确地确定“为了解决 这个问题，目标系统必须做什么”，主要是确定目标系统必须具备哪些功能。 需求分析也是软件定义时期的第一个阶段，虽然在可行性研究阶段 可以粗略了解了用户的需求，甚至还提出了可行的方案，但是可行性研 究的基本目的是用较小的成本在较短的时间内确定是否存在可行的解法，因此许多细节被忽略了。然而在最终的系统中却不能遗漏任何一个微小 的细节，所以可行性研究并不能代替需求分析，它实际上并没有准确地 回答“系统必须做什么？”这个问题。为此，必须对系统进行需求分析。1.1 系统编写目的 排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的管理工作之一，是 为学校所设置的课程安排时间和地点，使整个教学能够有计划有秩序的 进行。 课表编排是一个涉及多种因素的组合规划问题，它要保证在课程安 排中教师、学生、教室不能产生冲突（所谓冲突，就是将需上不同课程 的两个或多个班级安排在了同一时间、同一教室、或为同一教师在同一 时间段安排了多门课程等情况），并且要满足教师的要求和教室资源的要 求等约束条件。 伴随着我国教育体制改革的深入，学生人数的不断上升，课程设置 不断向深度和广度发展，手工排课的缺点越来越突出。由于计算机具有 运算速度快，处理能力强等特点，很自然地进入到这一应用领域中。用 计算机进行排课能够快速地得到满足约束条件的可行性结果，具有排课 时间短、人力省和质量高的优点，不但能够使教务人员从繁杂的排课任 务中解脱出来，而且对于推动教学的发展也起到非常重要的作用。
CRP排课管理系统
CRP模型 CRP系统包括学籍管理、成绩管理、排课管理、考试管理、教师管理、备品管理、系统维护和系统登陆平台。对于每一个子系统，都对应相应的模型，即各种各样的UML图。由于篇幅所限和各子系统具有相同的结构特征，这里只介绍的排课管理子系统的各种模型的建立。 CRP排课管理子系统是为了解决中小学繁杂的排课任务而设计开发的，其基本的要求是要实现排课的半自动或自动化，排出的课程表必须合理，实用。 在这里，结合RRUP过程来介绍各个排课管理系统在实际开发中使用UML 表示的各个模型。 1.1 需求模型 我们使用用例模型来表示需求阶段的系统模型，用例模型主要有用例图组成，从该子系统开始到子系统最终的发布，每一个迭代其用例模型都不相同；在CRP系统的开发过程中，随着迭代的不断进行，用例模型也在不断地发生变化，由于篇幅所限，本文只给出第一次迭代确定的用例模型和现今最后一次迭代所确定的用例模型。 RRUP过程的第一步，就是找出系统的功能需求和非功能需求，并建立相应的需求模型(用例模型)。 通过需求分析，确定了排课管理的功能需求，其需求简要概括如下： ?排课信息设置：包括科目信息，上课时间，科目和教师限制信息，班级 排课信息，排课管理系统根据这些排课信息和限制信息对系统进行自动 排课。 ?自动排课和手工排课：对于用户设定了排课信息之后，系统能够自动对 课表进行安排，而且能够手工对安排完的课表进行调整，在排课过过程 当中，能够对不合理的排课结果给用户进行提示。 ?课表报表和课表查询，给出全校教师，班级课表；在课表查询中，用户 可以选择不同的教师，班级，科目，系统根据用户的选择给出相应的课 表。 需求描述是整个系统在初始阶段的开端，RRUP中，不赞成使用文档对需求进行描述，而是使用用例图和用例模型对系统建立整个需求模型。
排课系统几种常见算法
谁说当前国内自动化的排课软件模式无一成功？ 今天看了一篇关于排课系统的文章，文章讲述了我国国内的排课系统没有一个是成功的，在高度智能化的今天，如果还有谁说有什么事计算机做不到的，那他绝对是农村来的，哦不，搞不好是火星来的，因为你像我们校管家的排课系统，很多农村都已经开始用这款软件自动化办公了。 然而当我以为这件事是计算机无法完成的时候，作者又跑出了一个让我都没有想到的问题，也许是外行看热闹，我只是觉得以计算机的处理性能，是不可能完不成的，却高估了编程者的水平，要想智能排课就需要编程呀，要编排课的程序就需要了解排课的意义和流程，最后还有最最核心的东西，那就是算法，算法的不同，会直接导致排课的结果不同，好的算法可以让你省时省力，而差的算法让你抓狂不已。 目前，已知的排课系统的算法有哪些呢？主要有四种 第一种，一算法，这是美国一所大学的教授提出来的，它是一种迭代的启发式概率性的算法。这种算发好处也很多，但是因为算法本身比较复杂，变量过多时，会严重影响排课速度，甚至可能导致崩溃。 第二种。贪心算法，这种算法是具有侧重的，不会从全局考虑均衡优化，所以总的来说还是有一定缺陷。 第三种，动态规则法，这是一种用来解决多阶段决策的一种最优方式。动态规划法与贪心法类似，都是将问题实例归纳为更小的、相似的子问题，并通过求解子问题产生一个全局最优解。 第四种，回溯算法，回溯法在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根的所有子都已被搜索过才结束；而在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解就可结束，所以这种方法也过于耗时。 以上的每个算法，各有优缺，为了取长补短，高效的利用起这些算法，校管家的排课系统在通过无数的实验和总结之后，终于找到了一个均衡，使得排课的智能化成为了一种现实，而且，其独创的自动与手动混合模式，更是为该软件平添了许多赞。
基于遗传算法的高校排课系统研究
基于遗传算法的高校排课系统研究 [摘要]随着我国教育体制改革的不断深入,高校办学规模的扩大,在校学生人数、教师人数、课程门类的显著增加,这对高校教务排课工作提出了更高的要求。研究开发一个实用的排课系统具有十分重要的现实意义。 [关键词]排课遗传算法课程 排课是各高校教务管理部门的一项非常繁杂的工作,其基本目的是根据教学计划把各授课部门的教学任务进行汇总,为学校各教学部门开设的课程安排授课教师、上课时间和教室,从而使全校的教学工作能够有秩序、按计划进行,解决好排课问题对于整个教学工作的有序开展有着十分重要的意义。 一、排课的约束条件 排课基本问题是将班级、教师、课程、教室安排在一周内某一不发生冲突的时间,保证课表在时间的分配上符合一切共性和个性的要求,在此基础上,使其安排在各个目标上并尽量达到全局最优。因此,排课问题主要是处理好教师、教室和班级三者之间的冲突问题。排课问题要求保证班级、教师、教室不产生矛盾,并且要满足教室、教师资源的实际约束条件,即:在同一时间内,同一个班级,仅能由某一位教师上一门课;同一时间内,同一个教室,仅能有一个班级占用;一位教师只能在某一时间内某一个教室给某一个班级讲一门课。班级课表在星期上分布尽量均匀;同一课程的多个课时段要保持一定的时间间隔;充分利用教室资源,上课学生数和教室容量相匹配。 二、排课系统国内外研究现状及发展 排课问题是一个有约束的、非线性的、模糊多元目标化的、难解的、时空组合的数学问题。 早在20世纪50年代末,国外就有人开始研究课表编排问题。1963年,Gotlieb 曾提出一个课表问题的数学模型,但由于排课问题易受实际问题的影响,求解结果也不理想。
遗传算法的计算性能的统计分析
第32卷 第12期2009年12月 计 算 机 学 报 CH INESE JOURNA L OF COMPU TERS Vol.32No.12 Dec.2009 收稿日期:2008210219;最终修改稿收到日期:2009209227.本课题得到国家自然科学基金(60774084)资助.岳 嵚,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为进化算法.E 2mail:yueqqin@si https://www.360docs.net/doc/9317397053.html,.冯 珊,女,1933年生,教授,博士生导师,主要研究领域为智能决策支持系统. 遗传算法的计算性能的统计分析 岳 嵚 冯 珊 (华中科技大学控制科学与工程系 武汉 430074) 摘 要 通过对多维解析函数的多次重复计算并对计算结果进行统计分析来讨论遗传算法的可靠性和可信度,结果表明:遗传算法的计算结果具有一定的稳定性,可以通过采用多次重复计算的方法提高计算结果的可信度,并用以评价算法及其改进的实际效果.关键词 遗传算法;计算可靠性;置信区间 中图法分类号TP 18 DOI 号:10.3724/SP.J.1016.2009.02389 The Statistical Analyses for Computational Performance of the Genetic Algorithms YU E Qin FENG Shan (Dep artment of Contr ol Science and Eng ineering ,H uazhong University of Science and T ech nology ,W u han 430074) Abstr act In this paper,the author s discuss the reliability of the GAs by reiteratively computing the multi 2dimensional analytic functions and statistical analysis of the results.The analysis re 2sults show that the GAs have certain stability;it could improve the reliability by reiteratively computation and estimates the effects of improvements. Keywor ds genetic algorithms;computational stability;confidence interval 1 遗传算法的随机性 遗传算法是将生物学中的遗传进化原理和随机优化理论相结合的产物,是一种随机性的全局优化算法[1].遗传算法作为一种启发式搜索算法,其计算结果具有不稳定性和不可重现性;遗传算法的进化过程具有有向随机性,整体上使种群的平均适应度不断提高.现在学术界对遗传算法中的某些遗传操作的作用机制还不十分清楚,遗传算法的许多性能特点无法在数学上严格证明.遗传算法的计算过程会受到各种随机因素的影响,如随机产生的初始种群和随机进行的变异操作等,尤其初始种群对计算结果影响较大.但另一方面,大量的实算结果表明,遗传算法的计算结果具有一定的规律性,在统计意义上具有一定的可靠性,这样就可以对待求解问题 进行多次重复计算后取平均值的方法,提高遗传算 法在实际计算中的准确性和可信度. 包括遗传算法在内的启发式搜索算法主要用于解决大型的复杂优化问题,这些问题一般难以使用传统的优化算法解决.遗传算法对这类问题的计算结果也难达到精确的最优解.这给对用遗传算法解决实际工程优化问题的计算结果的评价带来了困难,在实际工程计算中也难以评价遗传算法及其改进型的计算效果的优劣. 为了分析遗传算法的计算性能,本文采用的计算对象是一个复杂的多维解析函数.使用这类函数评价遗传算法计算性能的好处是可以事先通过其他方法求得最优解,这样便于评价遗传算法及其改进型的计算效果.本文从统计学角度对多次重复计算的结果进行分析,试图得到遗传算法的稳定性和可信度方面的相关结论,通过分析遗传算法及其改进
目前流行的几种排课算法的介绍
2 目前流行的几种排课算法的介绍 2．1. 自动排课算法 1 .问题的描述 我们讨论的自动排课问题的简化描述如下: 设要安排的课程为{ C1 , C2 , ., Cn} ,课程总数为n , 而各门课程每周安排次数(每次 为连续的2 学时> 为{ N1 , N2 , ., Nn} 。每周教案日共5 天,即星期一～星期五。每个教案日最多安排4 次课程教案,即1 ～ 2 节、3 ～ 4 节、5 ～ 6 节和7 ～ 8 节(以下分 别称第1 、2 、3 、4 时间段> . 在这种假设下,显然每周的教案总时间段数为5 ×4 = 20 ,并存在以下约束关系:b5E2RGbCAP n ≤20 , (1> N = 6n， i =1， Ni ≤20. (2> 自动排课问题是:设计适当的数据结构和算法, 以确定{ C1 , C2 , ., Cn } 中每个课程的教案应占据的时间段,并且保证任何一个时间段仅由一门课程占据.p1EanqFDPw 2 .主要数据结构 对于每一门课程,分配2 个字节的“时间段分配字”(无符号整数> :{ T1 , T2 , ., Tn} . 其中任何一个时间段分配字(假设为Ti > 都具有如下格式:DXDiTa9E3d Ti 的数据类型C 语言格式定义为:unsigned int . Ti 的最高位是该课程目前是否是有效 的标志,0 表示有效,1 表示无效(如停课等> 。其它各位称为课程分配位, 每个课程分配位占连续的3 个位(bit> ,表示某教案日(星期一～星期五> 安排该课程的时间段的值,0 表 示当日未安排,1 ～ 4 表示所安排的相应的时间段(超过4 的值无效> .RTCrpUDGiT 在这种设计下, 有效的时间段分配字的值应小于32 768 (十六进制8000> , 而大于等于32 768 的时间段分配字对应于那些当前无效的课程(既使课程分配位已设置好也如此> , 因此很容易实现停课/ 开课处理.5PCzVD7HxA 3 .排课算法 在上述假设下,自动排课算法的目标就是确定{ C1 , C2 , ., Cn} 所对应的{ T1 , T2 , ., Tn} .jLBHrnAILg 从安排的可能性上看,共有20 !/ (20 - N> !种排法( N 的含义见(2> 式> . 如果有4 门课,每门课一周上2 次,则N = 8 ,这8 次课可能的安排方法就会有20 !/ (20 - 8> ! = 5 079 110 400 ,即50 多亿种. 如果毫无原则地在其中选择一种方案,将会耗费巨大量的时间. 所以排课的前提是必须有一个确定的排课原则. 我们采用轮转分配法作为排课原则:从星期一第1 时间段开始按{ C1 , C2 , ., Cn} 中所列顺序安排完各门课程之后(每门课安排1 次> ,再按该顺序继续向后面的时间段进行安排,直到所有课程的开课次数符合{ N1 , N2 , ., Nn} 中给定的值为止. 在算法描述中将用{ C[1 ] , C[2 ] , ., C[ n ]} 表示{ C1 , C2 , ., Cn} , 对{ N1 , N2 , ., Nn}xHAQX74J0X 和{ T1 , T2 , ., Tn} 也采用同样的表示法. 算法1 排课算法 输入{ C1 , C2 , ., Cn} 、{ N1 , N2 , ., Nn} . 输出{ T1 , T2 , ., Tn} . ①初始化:
遗传算法的计算性能的统计分析
遗传算法遗传算法的计算性能的统计分析 岳嵚冯珊 （华中科技大学控制科学与工程系） 摘要：本文通过对多维解析函数的多次重复计算并对计算结果的进行统计分析来讨论遗传算法的可靠性和可信度，结果表明：遗传算法的计算结果具有一定的稳定性，可以通过采用多次重复计算的方法提高计算结果的可信度，并用以评价算法及其改进的实际效果。 关键词：遗传算法；计算可靠性；置信区间 分类号：TP18 1遗传算法的随机性 遗传算法是将生物学中的遗传进化原理和随机优化理论相结合的产物，是一种随机性的全局优化算法[1]。遗传算法作为一种启发式搜索算法，其计算结果具有不稳定性和不可重现性；遗传算法的进化过程具有有向随机性，整体上使种群的平均适应度不断提高。现在学术界对遗传算法中的某些遗传操作的作用机制还不十分清楚，遗传算法的许多性能特点无法在数学上严格证明。遗传算法的计算过程会受到各种随机因素的影响，如随机产生的初始种群和随机进行的变异操作等，尤其初是始种群对计算结果影响较大。但另一方面，大量的实算结果表明，遗传算法的计算结果具有一定的规律性，在统计意义上具有一定的可靠性，这样就可以对待求解问题进行多次重复计算后取平均值的方法，提高遗传算法在实际计算中的准确性和可信度。 包括遗传算法在内的启发式搜索算法主要用于解决大型的复杂优化问题，这些问题一般难以使用传统的优化算法解决。遗传算法对这类问题的计算结果也难达到精确的最优解。这给对用遗传算法解决实际工程优化问题的计算结果的评价带来了困难，在实际工程计算中也难以评价遗传算法及其改进型的计算效果的优劣。 为了分析遗传算法的计算性能，本文采用的计算对象是一个复杂的多维解析函数。使用这类函数评价遗传算法计算性能的好处是可以事先通过其他方法求得最优解，这样便于评价遗传算法及其改进型的计算效果。本文从统计学角度对多次重复计算的结果进行分析，试图得到遗传算法的稳定性和可信度方面的相关结论，通过分析遗传算法及其改进型求解解析问题的计算效果，再把所得到的相关结论推广应用到复杂的工程实际问题中去。 遗传算法在实际使用中有多种形式的变型，经典遗传算法是遗传算法的最简单的形式，但是经典遗传算法并不理想。本文使用的是粗粒度并行遗传算法。粗粒度并行遗传算法是遗传算法的一个重要改进型。它具有比经典遗传算法更好的计算性能。 2算例、实验方法和实验结果 2.1算例 本文所使用的算例是Deb 函数： ]10,10[,)]4cos(10[10)(12?∈??+=∑=i n i i i Deb x n x x x f i π（1） Deb 函数是一个高维的非凸函数，该函数在点（9.7624，9.7624，…，9.7624）上取得最大
排课管理系统
毕业设计 <<排课管理系统>> 院系______ 专业______ 班级______ 姓名______ 日期年月日
目录 摘要I ABSTRACT II 第一章引言 1 1.1 背景 1 1.1.1教师管理系统 1 1.2开发教师管理系统的目的和原则 3 1.3开发环境介绍3 1.3.1 开发平台 4 1.3.2数据库设计工具——ACCESS数据库管理系统7 第二章系统设计9 2.1 系统分析 9 2.2 系统流程和操作方式设计 11 第三章系统界面设计 12 3.1系统界面设计以及代码分析12 第四章数据库的设计30 4.1数据库设计30 4.2 数据库概念和发展 30 4.3系统测试与评价 38
总结39 致谢 40 参考文献41 摘要 20世纪以来，社会生产力迅速发展，科学技术突飞猛进，人们进行信息交流的深度与广度不断增加，信息量急剧增长，传统的信息处理与决策的手段已不能适应社会的需要，信息的重要性和信息处理问题的紧迫性空前提高了，面对着日益复杂和不断发展，变化的社会环境，特别是企业间日趋剧烈的竞争形势，一个人、一个企业要在现代社会中求生存，求发展，必须具备足够的信息和强有力的信息收集与处理手段。 对于一个学校来说，大量教师课程安排难于通过传统的方法进行管理；这就迫切需要利用计算机技术来帮助学校管理者来处理教师课程安排的日常管理,合理安排课程,防止课程冲突.排课管理系统可以很好的解决以上问题.排课管理系统是管理信息系统的一个典型用例. 管理信息系统是一个集信息技术、经济管理理论、统计学与运筹学、数据库技术为一体的综合性系统，是一个资金技术密集型、劳动密集型、智力密集型的项目。我国拥有广阔的市场和丰富的人才资源，有几十年的技术积累和经验积累，有一定的后发优势。管理信息系统的创新工作既不能妄自菲薄，更不能夜郎自大。要抓住当前网络经济兴起的有利时机，以实现我国信息技术和信息产业的跨越式发展，更好地发挥信息产业对国民经济增长的拉动作用。 开发学校排课管理系统的过程就是要实现数据处理方式由人工管理向计算机管理的转变，它在计算机技术和教师管理实践活动两者之间架设桥梁。 关键字:排课管理,管理信息系统,数据库,计算机管理
中小学辅助排课系统的设计及实现
word文档整理分享 中小学辅助排课系统的设计与实现 贺荣 摘要：编排课表是中小学教学管理中一项重要而又复杂的工作。它通过合理地安排时间、教师、课程、班级四大要素之间的关系，使全校各个班级一周内的每节课，都有合适的教师及课程与之对应。 针对我校自身的校务情况，在研究过当前一些优秀的排课算法的基础上，我研究出一套基本可行的排课程序。它可先根据教务人员输入的约束条件进行设置，通过逐步筛选细化，将特定的课自动安排在最合适的时间段中安排到最优级的班级中。如果自动排课尚有不成功的地方，会在课表显示区将该课程以红色显示进行警告。通过这种直观的辅助手段，教务人员再配合进一步手动调整，最终调整出满意的课表。 关键词：排课系统自动手动辅助 参考资料
一、排课系统的开发背景 随着教育事业的不断发展，学校对教师课程安排的复杂度不断增加，如何将一个学校各个学科每天的课程安排与教室资源的分配合理化是摆在每一个教务工作人员面前的一个难题。传统的人工排课方式不仅工作繁琐，工作量大，而且还很容易出现错误。因此，计算机软件技术应用于学校的课程安排是发展的必然。充分发挥计算机自身的优势，将大量复杂的判断与运算交给计算机做，是真正意义上的人脑的“减负”。教师设置好学校基本情况及排课要求，让计算机自动排出课程表，适度调课后的课表就能满意地应用于新的学期。 早在上世纪60年代末，Grotlieb.C.C教授就对课程表问题进行了形式化描述[1]。排课表这样的时间表问题(TTP: T ime-Table-P rob lem ) , 是典型的组合优化和不确定性的调度问题[ 2, 3 ] , 并且已被证明是NP完全问题，有其自身固有的数学模型，即课表问题存在解，并且能找到解[4]。排课表问题的难度在于:它是一个多元受限的问题(受限于课程、时间、班级、教师、教室排课五要素) , 如果必须满足所有的约束条件(而这些条件通常是相互矛盾的) , 则极有可能找不到完整解[ 5 ]; 这也是为什么迄今为止还几乎没有完全自动生成课表系统的软件应用于实际，因为多数的排课效果好的软件还需后期手动辅助排课进行完善，而那些完全自动生成的排课软件，通常会以降低约束条件的满足程度为代价（比如不能均匀分布课程、主副科安排时间段不很合理等）。 目前, 解决课表问题的方法有: 模拟手工排课法[ 6,7 ] , 图论方法, 拉格朗日松弛法, 二次分配型法等多种方法[ 8, 9 ]。在以往的教学管理中，课表编排在许多学校只能通过人工或人工模拟的方式生成。但是，伴随着各类学科范围的不断扩大，各学科科目逐渐增多，以至于众多的教师和学生、庞大的课时、复杂的班级信息令学校的教务安排人员无法高效、合理地制定出相应的排课计划。这就促使我们的教务安排人员必须采用一些辅助的手段来帮助自己。因此，计算机辅助排课成了现代排课的需要，相应的排课算法成了人们探讨的主要问题。目前常见的排课算法有贪心算法、遗传算法、回溯算法等[10]。研究并使用一种好的算法不仅可以缩短排课时间，提高排课效率，更可以让使用者得心应手，提高教学效果。