基于遗传算法的高校网上排课系统
基于遗传算法的高校排课系统的研究与实现
基于遗传算法的高校排课系统的研究与实现李刚;余彬【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2012(000)012【摘要】Genetic algorithm is based on the biological natural selection and genetic mechanism, and uses the group search technology to solve the complex nonlinear problem that traditional searching method can not resolve. Course scheduling problem is a NP complete problem, except the exhaustive method it is without absolute method. University course scheduling involves course, room, class, teacher, and time. According to the genetic algorithm, it optimizes the initial schedule, and programs with Delphi. The experimental results show that the genetic algorithm is significant to the optimization of course scheduling.%遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题.排课问题是一个NP完全问题,除了穷举法没有绝对的求解方法.高校排课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素.按照遗传算法思想,对初始课表进行优化,并用Delphi进行编程,试验结果表明,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用.【总页数】2页(P163-164)【作者】李刚;余彬【作者单位】平顶山学院现代教育技术中心,平顶山467002;平顶山学院现代教育技术中心,平顶山467002【正文语种】中文【中图分类】TP315【相关文献】1.基于演化算法的高校课程排课系统的研究与实现 [J], 鄢靖丰;郭红宾;李梅莲2.基于遗传算法的排课系统的研究与实现 [J], 穆雪3.遗传算法在高校排课系统中研究与实现 [J], 马玉芳;张海娜;邵杰4.基于遗传算法的排课系统研究与实现 [J], 成庆芬5.基于TOPSIS算法优化高校实验排课系统研究与实现 [J], 谢旭;李艳玲;吴仁寿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的自动排课系统的建模研究
基于遗传算法的自动排课系统的建模研究近年来，随着信息技术的发展，自动排课系统的应用越来越广泛，是智能排课系统中的重要组成部分。
自动排课系统不仅可以建模出排课过程中的各种复杂决策问题，而且能够根据现实情况进行有效的规划。
基于遗传算法的自动排课系统是利用遗传算法和快速迭代技术来解决复杂排课问题，是一种新型的自动排课系统的建模技术。
基于遗传算法的自动排课系统与传统的排课方法相比具有明显的优势，它可以有效地提高解决复杂排课问题的速度，有效地减少排课过程中的决策时间，同时可以有效地改善结果。
基于遗传算法的自动排课系统是一种综合性的解决方案，它可以将多种因素结合起来，有效地提高排课效率。
基于遗传算法的自动排课系统的建模是一个复杂的系统，它需要科学家们设计出复杂的模型来解决复杂的排课问题。
采用基于遗传算法的自动排课系统模型可以有效地减少排课过程中的决策难度，提高排课效率，同时可以有效地改进排课的结果。
基于遗传算法的自动排课系统的建模研究所需要的主要工作有：首先，要明确排课过程中的各个约束条件，探索出可以满足复杂排课要求的最优模型；其次，通过比较不同模型的优劣，确定最优解；最后，要建立有效的评估模型，以确定最优模型。
基于遗传算法的自动排课系统已经在实际应用中取得了良好的成果，但随着工作量的增大，排课问题的变化可能也更加复杂。
因此，基于遗传算法的自动排课系统的建模研究不仅仅局限于当前的技术，而应包括未来技术的探索和开发，以满足日益增长的排课需求。
综上所述，基于遗传算法的自动排课系统的建模研究是一项非常重要的工作，它能够有效地提高排课效率，改进排课结果，同时为更好地解决排课问题提供有效的参考。
基于遗传算法的自动排课系统的建模研究不仅仅是当前的技术的发展，也是将来技术的探索和开发，旨在降低排课过程中的决策难度、提高排课效率，同时可以有效地改善结果。
基于遗传算法的高校排课系统设计与分析
01 一、引言
目录
02 二、文献综述
03 三、系统设计
04 四、系统分析
05 五、结论
一、引言
随着高校规模的不断扩大和教学管理的日益复杂，高校排课系统成为了教学 活动正常运行的重要环节。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传演化的优化算法， 适用于解决复杂的优化问题，将其应用于高校排课系统能够提高课程安排的合理 性和教师资源的利用率。本次演示将介绍遗传算法在高校排课系统中的应用，并 对系统进行详细设计和分析。
（1）能够处理多种约束条件，生成合理的课程表； （2）具有较好的通用 性和扩展性，可以适应不同高校的教学需求； （3）能够提高课程安排的满意度 和资源利用率。
然而，该系统也存在一些缺点：
（1）运算时间较长，需要较长的计算时间和计算资源； （2）可能陷入局 部最优解，无法得到全局最优解； （3）需要手动设定参数，参数的选择会对排 课结果产生影响。
遗传算法具有自适应性和并行性的特点，能够处理大规模的优化问题。在高 校排课系统中，遗传算法能够根据多个约束条件进行优化排课，生成合理的课程 表。然而，遗传算法的运算时间较长，且易陷入局部最优解，因此需要在算法设 计和参数选择上加以改进和完善。
2、优缺点分析
基于遗传算法的高校排课系统具有以下优点：
3、改进空间及研究方向
针对上述缺点和问题，未来的研究方向可以包括：
（1）优化遗传算法的设计和参数选择，减少运算时间和提高搜索效率； （2）研究并行遗传算法，利用多核CPU或分布式计算环境进行加速计算； （3） 结合其他优化算法，如模拟退火、粒子群优化等，进行混合优化策略的研究； （4）加强系统的智能化程度，如引入人工智能技术进行自动化参数设定和优化 建议。
基于遗传算法的优化排课系统
系统架构设计
数据库设计
排课系统需建立完善的数据库，以存储课程信息、教师信息和学 生信息等数据。
前端设计
前端界面需友好、易用，能够提供便捷的查询和操作功能。
后端设计
后端处理需稳定、高效，能够快速响应前端请求并处理数据。
系统功能模块
课程管理模块
该模块主要用于管理课程信息，包括 添加、修改和删除课程等功能。
遗传算法的概念与原理
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因选择、交叉、变异 等过程，寻找问题最优解。
遗传算法将问题参数编码为“染色体”（个体），并在群体中进行选择、交叉、 变异等操作，不断迭代进化，直至达到满足条件的最优解或次优解。
遗传算法的基本流程
1. 初始化
根据问题规模和参数要求，随机生成一定数量的 个体（染色体）作为初始群体。
适应度函数
根据问题的目标函数，设计合理的适应度 函数，能够直接影响算法的优化效果。
交叉操作
通过交叉操作，能够将父代的优良基因传 递给子代。常见的交叉操作有单点交叉、 多点交叉等。
选择操作
选择哪些个体参与交叉和变异操作，对算 法的性能和结果有很大影响。常用的选择 操作有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
03
基于遗传算法的优化排课系 统
2023-11-08
contents
目录
• 引言 • 遗传算法基础 • 优化排课系统设计 • 遗传算法在排课系统中的应用 • 系统实现与测试 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
排课系统是学校教学管理的重要组成部分，优化排课系统可以提高教学效率和质量 ，减少资源浪费。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，具有自适应、并行性和鲁棒性等优 点，适用于解决复杂的排课问题。
Java实战项目基于遗传算法学校排课系统的实现流程
Java实战项⽬基于遗传算法学校排课系统的实现流程⼀、项⽬简述本系统功能包括：排课管理，课程管理，讲师管理，班级管理，学⽣管理，教学资料，学习⽂档，在线测试，教材列表，教学设计，帮助中⼼等等功能。
⼆、项⽬运⾏环境配置：Jdk1.8 + Tomcat8.5 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也⾏）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都⽀持）。
项⽬技术：Springboot + Maven + mybatis+ Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。
管理员控制器:/*** 管理员控制器*/@RestControllerpublic class AdminController {@Resource(name = "adminService")private IAdminService adminService;/*** 管理员查询管理员列表*/@RequestMapping(value = "/admin/qryPage", method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json;charset=UTF-8"}) @RoleAnnotation(types = {RoleEnum.admin})public ListResult<Admin> qryPage(HttpRequest request) {Map<String, Object> param = new HashMap<>();int pageNo = request.containsKey("page_no") ? request.getInteger("page_no") : 1;int pageSize = request.containsKey("page_size") ? request.getInteger("page_size") : 20;if (request.containsKey("login_name")) {param.put("login_name", request.getString("login_name"));}if (request.containsKey("name")) {param.put("name", request.getString("name"));}return adminService.qryPage(param, pageNo, pageSize);}/*** 管理员添加管理员*/@RequestMapping(value = "/admin/add", method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json;charset=UTF-8"})@RoleAnnotation(types = {RoleEnum.admin})public Result<Admin> insert(HttpRequest request) {Admin admin = new Admin();admin.setLoginName(request.getString("login_name"));admin.setName(request.getString("admin_name"));admin.setPwd(request.getString("login_name"));admin.setSex(request.getInteger("sex"));admin.setUpdateTime(new Date());return adminService.insert(admin, ImageUtil.stringToBytes(request.getString("admin_image")));}/*** 管理员更新管理员*/@RequestMapping(value = "/admin/update", method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json;charset=UTF-8"}) @RoleAnnotation(types = {RoleEnum.admin})public Result<Admin> update(HttpRequest request) {Admin admin = new Admin();admin.setLoginName(request.getString("login_name"));admin.setName(request.getString("admin_name"));admin.setPwd(request.getString("login_name"));admin.setSex(request.getInteger("sex"));admin.setUpdateTime(new Date());return adminService.update(admin, ImageUtil.stringToBytes(request.getString("admin_image")));}/*** 管理员删除管理员*/@RequestMapping(value = "/admin/del", method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json;charset=UTF-8"})@RoleAnnotation(types = {RoleEnum.admin})public Result<Admin> del(HttpRequest request) {List<String> adminIdList = new ArrayList<>();JSONArray array = request.getJSONArray("admin_id_list");for (int i = 0; i < array.size(); i++) {adminIdList.add(array.getString(i));}return adminService.del(adminIdList);}}学⽣控制器:/*** 学⽣控制器*/@RestControllerpublic class StudentController {@Resource(name = "studentService")private IStudentService studentService;/*** 管理员查询学⽣列表*/@RequestMapping(value = "/student/qryPage", method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json;charset=UTF-8"}) @RoleAnnotation(types = {RoleEnum.admin})public ListResult<Student> qryPage(HttpRequest request) {Map<String, Object> param = new HashMap<>();int pageNo = request.containsKey("page_no") ? 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基于遗传算法的高校排课系统的应用研究
基于遗传算法的高校排课系统的应用研究【摘要】排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题. 遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法. 本文将遗传算法应用于排课问题的求解,结合高校实际的排课情况,对遗传算法进行了深入的研究分析. 针对排课问题研究了染色体编码方式以及种群的初始化,提出了基于优先级的贪婪算法,并引入权的概念. 通过实验表明,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法.【关键词】排课问题;遗传算法;基因编码;贪婪算法高校的教务管理中,排课表工作非常复杂,通常是手工操作要花费大量的精力,且效率低下,教学资源也很难充分利用因此,这是一个急需解决又非常棘手的问题.由于高校教学单位和课程众多,且相互交叉,教师和教室又严重短缺,很难用手工制定出准确、统一、高效、合理的课表.另一方面教学管理的信息化不可能建立在手工操作的基础上,而理论研究和软件技术的成熟己为我们提供了计算机自动排课的重要手段,编制出一套完备、高效、准确、实用的排课表程序己成为可能.排课管理的主要任务是把全校各系或各授课部门的课进行汇总,然后根据教学计划和教学资源制订全校的公共课,各院系的公共基础课和各班级的专业课课表,以充分满足专业教学的要求,并优化配置各种教学资源,使教学工作科学、高效、顺利的进行。
利用遗传算法求解排课问题,其搜索过程带有自组织的智能性、并行性和鲁棒性,且操作简单,可以更少地依赖于实际情况,实现课表的优化,对于具有复杂约束条件的高校排课提供了一种较好的解决方法.1 排课问题[1][2]排课是将教师与学生在时间和空间上根据不同的约束条件进行排列组合,以使教学正常进行. 这里约束条件主要为避免冲突.所谓冲突,它所包含的内容很广泛,几乎发生在所有两个或多个排课涉及因素之间.而避免冲突也是排课问题中要解决的核心问题.只有在满足全部约束条件和避免所有冲突的基础上,才能保证整个教学计划合理正常进行.课程的安排要满足一定的约束,约束通常被分为两种类型,一种称为硬约束,是排课中必须满足的.同一时间教室不能安排两门课同一时间教室不能上两门课硬约束同一时间学生不能上两门课教室类型满足课程要求教室容量大于上课人数根据开课情况安排课程,不得删减另外一种约束是为了使排出的课表更合理,更加人性化,排课的过程中最好能够满足,这种约束称为软约束.同一课程在一周上多次需要时间间隔同一老师不要在一天上两门课软约束同一学生不要在一天连续上多节课满足个别老师的上课时间要求尽可能使学生在连续两门课之间更换教室的几率小上课班级总人数尽量接近教室容量2 排课问题的数学模型[3][4]2.1 排课数学表示课程集合: 其属性包括课程号,课程名,课程性质,课时,学分等,其中Ci表示第i门课程的.学生集合: 其属性包括学号,姓名,班级,专业,院系,培养计划等,Si表示第i名学生.教室集合: 其属性包括教室号,教室名,教室类型,教室容量等,Ri表示第i个教室.教师集合: 其属性包括教师号,教师名,院系,专业,所上课程等,Ti表示第i名教师.时间集合: 其属性有时间片,ti表示第i个时间片.时间与教室对的笛卡尔积为: G中的元素称为时间-教室对. 课程是排课时间表问题中的关键实体,其由几个因素属性决定. 课程包括如下属性:其中, 为周学时.在以上课程的五元组中,前三个为已知元组,后两个为待求元组.本系统中遗传算法的适应度函数的确定是通过对各个软约束条件的加权而转化为目标函数. 一般是将所得解对各约束条件的惩罚作为目标函数,如定义违反第i个约束条件的估价函数为,相应的权重为, 的值越大则表示违反的约束条件就越多,采用线性加权法可以将多目标优化问题转化成单目标优化问题,即(2-1)课程表质量的好坏与有效资源情况有很大关系,如果有足够多的资源来安排事件,那么课程表就有可能不违反软约束条件. 然而在实际问题中,学校通常都有资源的限制,软约束的违反值一般都不可能为0,排课时间表问题就是要尽量使排出的课程表的违反值尽可能小.2.2 排课算法表示基本遗传算法(Simple GA,SGA)的表示:SGA可定义为一个8元组:SGA=(C,E,PO,M,Ф,г,ψ,τ) (2-2)遗传算法与排课问题的对应关系如下表:表2-1遗传算法排课问题基因C 由教师号+班号+阶段号+权值的组合混合教师编码,这样的组合成为一个基因.染色体PO 由基因连接组成染色体,即一种排课方法.初始种群M 由染色体随记组合,即由若干排课方法组成.评价函数E 使用惩罚函数(式(2-1)) .选择算子Ф使用改进的轮盘赌选择方法.交叉算子г使用单点交叉算子.变异算子ψ使用基于基因的变异.终止条件τ遗传代数(一般为100-400)达到设定值之后.3 排课算法设计[5][6]3.1 遗传算法的基本流程1.随机产生一个由固定长度字符串组成的种群:2.对于字符串种群,迭代地执行下述步骤,直到选种标准被满足为止;(l)计算群体中的每个个体字符串的适应值:(2)应用下述三种操作(至少前两种)来产生新的种群:复制:把现有的个体字符串复制到新的种群中.杂交:通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串,产生新的字符串.变异:将现有字符串中某一位的字符随机变异.3.把在后代中出现的最高适应值的个体字符串指定为遗传算法运行的结果。
基于遗传算法的智能排课系统设计与优化
基于遗传算法的智能排课系统设计与优化摘要基于遗传算法的智能排课系统设计与优化是一项具有挑战性和重要性的任务。
排课是学校管理中关键的一环，它需要平衡师生时间表安排，确保教室和教学资源的有效利用。
然而，传统的手动排课方式存在效率低、容易出错的问题。
因此，开发一种高效、准确的智能排课系统对于学校管理的提升至关重要。
本文将介绍基于遗传算法的智能排课系统设计与优化的方法和实现。
1. 引言智能排课系统是指利用计算机科学和人工智能技术，通过自动化和优化算法来实现对学校课程排列的自动分配和优化。
传统的手动排课方式一方面存在人力浪费的问题，另一方面也容易出现排课冲突和资源浪费的情况。
基于遗传算法的智能排课系统可以借助计算机的高效计算能力和优化算法，解决传统排课方式的一系列问题。
2. 系统设计基于遗传算法的智能排课系统的设计包含以下几个关键步骤：2.1 问题建模智能排课系统需要将问题建模为数学模型。
通常，问题的建模包括定义课程、教师、班级、时间和教室等相关参数，以及约束条件。
建模的目的是为了将复杂的排课问题转化为数学优化问题。
2.2 遗传算法设计基于遗传算法的智能排课系统主要采用进化算法中的遗传算法来进行优化。
遗传算法模拟了生物界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成和改进解。
具体来说，遗传算法包括以下几个关键步骤：初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评价。
通过不断迭代和优化，遗传算法能够逐渐找到最优解。
2.3 系统实现基于遗传算法的智能排课系统的实现需要开发相关的软件工具和算法。
通常，系统的实现包括以下几个方面的内容：数据管理模块、遗传算法优化模块、结果评价模块和用户界面模块。
数据管理模块负责对课程、教师、班级、时间和教室等数据进行管理和处理。
遗传算法优化模块是系统的核心部分，负责通过遗传算法来进行排课优化。
结果评价模块用于评估算法的性能和结果的质量。
用户界面模块则提供给用户一个友好的交互界面，方便用户使用和操作系统。
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现随着高校规模的不断扩大和课程种类的不断增多，高校排课系统越来越成为高校管理的一项重要任务。
有效的排课系统能够帮助高校管理者合理安排教学资源，提高教学效率和质量，同时也能够为学生提供更加优质的教育体验。
本文将基于遗传算法的思想，探讨高校排课系统的设计与实现。
一、高校排课系统的需求分析高校排课系统是高校管理中的一项重要任务，其主要目的是为了合理安排教学资源，实现教学资源的最大化利用。
在实际操作中，高校排课系统需要考虑以下几个方面的需求：1. 教学资源的合理利用：高校排课系统需要考虑各种教学资源的利用率，包括教室、教师、课程等。
2. 课程的安排：高校排课系统需要考虑课程的安排，包括课程的时间、地点、教师等。
3. 教师的分配：高校排课系统需要考虑教师的分配，包括教师的时间、地点、课程等。
4. 学生的需求：高校排课系统需要考虑学生的需求，包括课程的时间、地点、教师等。
以上几个方面的需求，需要高校排课系统综合考虑，才能够实现教学资源的最大化利用。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，其基本原理是模拟生物进化过程，通过优胜劣汰的方式逐步优化解。
遗传算法主要包含以下几个基本步骤：1. 初始化种群：随机生成一定数量的解作为初始种群。
2. 选择操作：根据适应度函数的值，选择一部分优秀的个体作为下一代的父代。
3. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的子代。
4. 变异操作：对子代进行变异操作，生成新的解。
5. 评估适应度：计算每个个体的适应度函数值。
6. 重复执行2-5步，直到满足停止条件。
三、基于遗传算法的高校排课系统设计与实现基于遗传算法的高校排课系统主要包含以下几个模块：1. 数据输入模块：将高校的课程信息、教学资源信息、学生信息等输入到系统中。
2. 种群初始化模块：随机生成一定数量的解作为初始种群。
3. 适应度函数模块：计算每个个体的适应度函数值，根据适应度函数值选择优秀的个体作为下一代的父代。
基于遗传算法的高校网上排课系统
基于遗传算法的高校网上排课系统引言随着高校规模的不断扩大，学生的日益增多，教学任务的繁重性、复杂性也日益增加。
而传统的手工排课方法效率低下，产生的错误率高，往往需要大量的人力、物力来保证排课的质量。
因此，建立一种高效、优化的高校网上排课系统，能够大大提高排课效率，降低人力和物力成本，同时也能提高排课的准确性和灵活性。
本文基于遗传算法设计了一种高校网上排课系统，该系统利用遗传算法对排课过程进行优化，避免人工排课的低效性和错误性。
系统需求分析1. 系统功能（1）对每个教学班级的课程安排进行合理分配。
（2）合理分配教师的时间和地点，保证每位教师的授课任务得以顺利完成。
（3）将实验室、讲授教室等教学场所进行合理规划，以充分满足教学任务的需求。
（4）根据教学安排，进一步生成教学进度表和考试安排表。
2. 用户需求（1）学生：能够根据自己的学习计划方便地查看本学期的课程表和考试安排表。
（2）教师：能够根据自己的授课计划方便地查看所需上课的时间和地点。
（3）管理员：能够方便地进行教学班级信息的管理，包括教学班级的添加、修改和删除等。
系统设计1. 数据库设计系统通过关系型数据库进行存储，设计如下。
教室表包含了教室的编号、名称、容纳人数、类型等信息。
课程表包含了课程的编号、名称、学分、学时等信息。
教师表包含了教师的编号、名称、职称、任职时间等信息。
班级表包含了班级的编号、名称、人数、开班时间等信息。
课程安排表包含了教学班级和课程、教师以及时间和地点等信息。
2. 模块设计系统包括了登录模块、班级管理模块、课程管理模块、教师管理模块、教室管理模块、排课模块、课程表模块、考试安排模块等模块，模块之间可以相互跳转，方便用户在系统中进行操作。
3. 排课算法设计系统采用遗传算法对排课过程进行优化。
我们知道，遗传算法是一种模拟进化过程的算法，通过模拟不断进化的过程，逐步优化初始解。
具体的实现过程如下：（1）首先，生成足够的随机课程安排表，作为种群。
基于遗传算法的排课系统
基于遗传算法的排课系统随着教育信息化的不断发展和普及，学校管理者面临着诸多问题，其中排课难题一直是让教育管理者头疼的问题之一。
传统的手工排课已经无法满足高效、精准、科学的要求，而基于遗传算法的排课系统则成为了当前最有效、最具优势的解决方案。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然界生物进化机制的计算方法，具有全局搜索的优势。
通过不断地模拟生物遗传、变异、选择等生命周期中的过程，从而找到问题的最优解。
其应用领域十分广泛，包括最优化问题、物流调度、排产计划等。
二、基于遗传算法的排课系统原理基于遗传算法的排课系统主要包含了三个部分：编码、适应度函数和遗传操作。
编码主要是将课程、班级、教室等信息进行数字化处理，以便计算机程序处理。
适应度函数则是系统评价排课方案的优劣，比如评价指标可以是课程的满足率、教室利用率、教师安排合理度等。
针对评价指标，可以设置一定的权重，以便达到更为精确的排课目标。
最后，遗传操作则是模拟生物遗传的过程，通过交叉、变异、选择等操作模拟新一代生物的生成，从而找到最优解。
三、基于遗传算法排课系统的优势相比传统的排课方式，基于遗传算法的排课系统具有以下几个优势：1.节省时间：传统排课方式需要大量工作人员，且容易出现排错、重复的情况，而基于遗传算法的排课系统可以自动化完成排课工作，大大降低了排课所需时间。
2.排课效率更高：传统排课方式不能对全局优化，而基于遗传算法的排课系统可以对整个排课过程进行全局最优化，从而找到最优的排课方案。
3.排课方案更科学：遗传算法可以针对不同的需求设置不同的评价指标，比如学生离散度、紧迫度等，以便生成更加科学的排课方案。
4.排课方案更灵活：基于遗传算法的排课系统可以根据需求进行适度的调整，比如增加或减少课程、班级等，从而生成更加灵活的排课方案。
四、未来展望基于遗传算法的排课系统是一种高效、精准、科学的排课方案，未来将在教育管理中扮演着越来越重要的角色。
随着技术的不断发展，基于遗传算法的排课系统也将不断进化和优化，以便更好地服务于教育事业的发展。
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本科生毕业论文（设计）题目基于遗传算法的高校网上排课系统An Optimized Genetic Algorithm BasedUniversity Timetabling System 姓名学号0611701106院系计算机科学学院专业计算机科学与技术指导教师职称讲师2010 年5 月20 日曲阜师范大学教务处制目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key words (1)1 引言 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究的现状 (1)2 课程表问题 (2)2.1 课程表问题简介 (2)2.2 课程表问题中的基本约束 (2)3 排课系统的具体设计实现 (2)3.1 模块划分 (2)3.2 课程表问题基本数据结构介绍 (2)3.3 遗传算法的设计与实现 (3)4 结果分析 (7)5 总结 (8)致谢 (8)参考文献 (9)附录 (9)基于遗传算法的高校网上排课系统计算机科学与技术专业学生王坤指导教师董兆安摘要：大学排课问题是一种NP难的组合优化问题。
在传统遗传算法的基础上，首先把问题分解以减少算法的复杂度，然后提出了适合本问题的染色体编码方案和操作方法，以尽量减少非法个体，并采用冲突检测和消解策略，对种群进行优化，提高种群的适应度，并有效缩短了产生最优解的时间。
最后使用和C#实现了一个网上自动排课系统，并使用本学院的真实数据进行测试，满足所用的约束条件，产生了满意的结果。
关键词：大学排课问题遗传算法冲突检测在线An Optimized Genetic Algorithm Based University TimetablingSystemStudent Majoring in Computer Science & TechnologyTutor Zhao’ an DongAbstract:University Course Timetable Problem is NP-Hard combinatorial optimization problem. Based on the traditional Genetic Algorithm, we decompensate the problem to decrease the complexity, advance the problem-specific chromosome and operations to avoid generate illegal timetables, and use collision detection and resolution to optimize the population, increase the fitness and decrease the time needed. Finally, we implement the online timetabling system in and C#. The algorithm is tested with real date from our college, satisfies all the constraints of problem and yield promising result.Key words:University Timetabling; Genetic Algorithm; Collision Detection; Online;1引言1.1研究背景和意义长期以来，在高校的教务管理中通常使用手工或者辅助软件进行排课，手工排课相对更为常见，一般是对上一年的课表稍加修改然后予以沿用。
然而随着专业的发展和高校的扩招，在不同年级之间，不论从人数、授课教师还是开设的课程，与原来相比都有较大的不同。
因而往年的课表对于排课的借鉴作用逐步削弱，一种能满足各种排课约束条件的自动排课软件呼之欲出。
尤其在网络不断发展的今天，在线的排课系统更能给教务人员带来更多的便利。
1.2国内外研究的现状排课问题，也称为课程表问题。
目前，国内外已经有很多人对于这个课题进行了研究，提出的解决方法也多种多样。
1963年，C. C. Gotlieb在其The Construction of Class-Teacher Time-Tables[1]一文中第一次提出了课表编排的数学模型。
1975年，Even. S 证明了排课问题是一个NP完全问题,无法用计算机实现，从理论上对时间表问题有了全新的认识。
因而，众多的研究者们又开始考虑用其他方法来解决这一问题，比如使用组合逻辑、禁忌搜索、决策系统、贪心算法、图论、模拟退火算法、遗传算法[2,3]、免疫网络[4]等。
其中，遗传算法因为其良好的智能性、并行性、简单易用、鲁棒性强等特点，成为一种优秀的亚启发式算法，并成功的应用于例如TSP、地图着色、卫星轨道控制等方面，在解决课程表问题方面也有着不俗的表现。
在国内，虽然较国外起步较晚，80年代以来，清华大学、大连理工大学、原南京工学院、西安交通大学等国内高校都进行了相关的研究并研制了相应的软件。
比如清华大学的TISER系统，西安交大自行开发的排课系统，中山大学基于智能规划的排课系统，华中科技大学的基于模糊专家系统的排课系统，武汉大学基于回溯算法的排课系统等。
从实际情况来看，由于排课问题的复杂性和各个学校自身教学的特殊性，国内外研制开发的这些软件系统实用性仍然有待提高。
排课问题作为NP问题，它的解决也有着典型的代表性。
所以，对排课问题的研究无论从理论还是实践上都有着重要意义。
2课程表问题2.1课程表问题简介课程表问题是把教师、教室、班级、课程的组合安排到一天的各个时间段上。
根据本院实际情况，一周中每一天分为4个时间段，上午两个，分别为两个小时，下午和晚上各一个，分别为三个小时。
这样一周共有20个时间段。
2.2课程表问题中的基本约束课程表问题在实际安排中的约束条件有以下几个方面。
2.2.1硬性约束，即必须满足的约束1、教室不冲突：一个教室同一时间不能安排两门课程，且人数不能超过教室的最大容量；2、班级不冲突：一个班级不能在同一时间段安排两门课或两门以上的课程，同一班级不能同一时间在不同地点上课；3、教师不冲突：一个教师不能同一时间在不同地点上课。
2.2.2弹性约束，即尽量满足的约束，满足此种约束更利于教学1、英语这类课程应尽量安排在上午进行；2、每周课时量较多的课程应在一周的五天中均匀安排；3、每周多次的课程尽量安排在同一间教室；4、时长为三个学时的课程应该安排在下午或晚上；5、学校规定有统一活动的时间不能安排课程。
另外，学校已经安排公共课程的时间段是不能给相关班级安排课程的。
3排课系统的具体设计实现3.1模块划分系统主要分为以下几个模块：1、系统登录模块：作用是验证用户身份，并转入相应的界面。
2、信息管理模块：在左侧菜单栏显示的用户的权限，用户可以点击各菜单使用相应的功能。
包括：添加教室、添加课程、添加教师、添加班级。
3、信息显示模块：包括显示、查询和修改管理员信息、教室信息、教师信息、课程信息、班级信息。
4、自动排课模块：包括预排公共课、添加本学期课程安排、自动排课、显示排课结果、显示全系课表。
3.2课程表问题基本数据结构介绍Professor类：保存教师的基本信息和操作StudentGroups类：保存班级的基本信息和操作Room类：表示教室Course类：表示一门课程CourseClass类：表示一次课程安排，即某教师给某个班级上某节课PreCourseClass类：是CourseClass类的子类，表示一次预排课，即自动排课前已经确定的课程安排GAAutomatedTT类：本算法的核心类，定义了交叉、变异、计算适应度等函数及其配套使用的数据结构3.3遗传算法的设计与实现3.3.1问题分解课程表问题虽然是教师、教室、班级、课程四者之间在时间上的组合和优化，在实际应用中我们发现，我们可以把教室根据容量进行分类，同一容量的教室在分配中的地位是平等的，所以可以统计出不同容量教室的个数，遗传算法进行求解时，无需考虑具体教室的分配，只要求每个时间段需要某类教室的个数在该类实际个数范围内即可。
在求解完毕后再使用一个算法来完成教室的分配就可以得到最终的解。
这样就把问题简化成为教师、班级和课程三者在安排课程时的组合优化。
3.3.2染色体设计在消去教室这一因素后，排课过程中对约束条件判断，除了关于教师的硬性约束条件外，所有的弹性约束条件和预排课约束都是针对班级来说的。
所以，我们在设计染色体时以班级为中心。
染色体中班级的数据结构如下：Dictionary<int, List<List<CourseClass>>> _slotsOfStudentGroup Dictionary中的第一项表示班级ID，其后的List<List<CourseClass>>对应该班一周的课表，包括20个时间段。
其中的List<CourseClass>表示在某个时间段安排的课程。
教师的数据结构与学生的相似：染色体直接使用类对象，省去了编码和解码的过程，可以直接使用类中的函数对类进行操作，获取相应的信息。
染色体中辅助用的数据结构及作用如下：Dictionary<int, List<List<CourseClass>>> _slotsOfProfessor 教师课表，记录每个教师每周的课表；Dictionary<int, List<List<CourseClass>>> _slotsOfStudentGroup班级课表，记录每个班级每周课表；Dictionary<int, List<int>> _freetimeOfProfessor 教师空余时间表，记录每个教师的空余时间；Dictionary<int, List<int>> _freetimeOfStudentGroup 班级空余时间表，记录每个班级的空余时间；Dictionary<int, List<int>> _preScheduleTime 班级预排课时间段表，班级已经预排课时间段；Dictionary<int, Dictionary<int, List<int>>> _CourseScheduleOfStudentGroup课程所在时间段表，记录每个班级每门课程所在的时间段；Dictionary<int, List<int>> _recordsOfBadOnesForThree 记录未合理安排的每周三次的课程；Dictionary<int, List<int>> _recordsOfBadOnesForTwo记录未合理安排的每周两次的课程；Dictionary<int, Dictionary<int, List<CourseClass>>> _recordsOfBadOnesForProfessors 记录教师出现冲突的课程；Dictionary<int, List<int>> _recordsOfBadOnesForDurationOf3 记录未合理安排的三个课时的课程。