為提升教學效率、減輕教務管理壓力、改進傳統(tǒng)課表設置,構(gòu)建"數(shù)字校園"建設,并實現(xiàn)精細化管理,提出了智能排課系統(tǒng)。從算法研究、課表建模、問題分析、編碼應用等層面入手,詳細闡述了智能排課方案的設計與實現(xiàn),實現(xiàn)了同時段教學資源高效率分配,從而有效克服了課表編排困難,推進了教學管理的精細化、智能化。 

【文章來源】：電腦編程技巧與維護. 2020,(01)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

功能模塊圖

排課實現(xiàn)流程圖如圖2所示，描述了遺傳算法的整個流程。首先刪除以前的課表信息，初始化課元，即生成初始種群，在此基礎上選定個體進行迭代，其中個體適應度評價函數(shù)滿足要求的個體可進入下一代種群，最終獲得課表最優(yōu)解。2.2 課表設計

交叉算子，就是實現(xiàn)染色體間的交叉，從而產(chǎn)生新的染色體。在遺傳過程中，定義交換染色體部分基因的方法和標準，決定新一代染色體的生成方式，系統(tǒng)中采用的交叉策略為在課時（x）和教師（y）確定的情況下交換班級（z），交叉策略如圖3所示，首先在種群中隨機選定兩個時間段（x），教師（y），班級（z）的組合，確定是否執(zhí)行交叉操作，若不執(zhí)行交叉操作，直接將這兩個組合復制進入下一代種群；若執(zhí)行交叉操作，確定交叉次數(shù)及交叉點，交叉點即為班級（z），操作成功后將新個體加入下一代種群，若操作出現(xiàn)與其他組合的沖突，再次嘗試交叉，直到達到嘗試交叉次數(shù)或已滿足下一代種群數(shù)量才停止。變異算子，在生物進化的過程中，會發(fā)生小概率的基因突變，能夠幫助遺傳過程產(chǎn)生新的基因，避免種群過早收斂，變異策略如圖4所示，變異操作為選定兩個時間段，交換其教師（y）和班級（z）對應的基因塊。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于蒙特卡洛遺傳算法的排課問題研究[J]. 張貴軍,陳安,胡俊.  實驗技術與管理. 2019(03)
[2]遺傳算法的改進及其在排課問題中的應用[J]. 姜婧,白似雪.  南昌大學學報(理科版). 2018(04)
[3]改進遺傳算法求解走班制下的排課問題[J]. 陳璐,王秀.  計算機工程與應用. 2019(06)
[4]基于改進遺傳算法的高中走班制排課算法[J]. 王衛(wèi)紅,李文瓊.  浙江工業(yè)大學學報. 2016(06)
[5]高校智能排課系統(tǒng)算法的研究與實現(xiàn)[J]. 宗薇.  計算機仿真. 2011(12)

碩士論文
[1]基于遺傳算法的智能排課系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 吳松慧.蘇州大學 2016



本文編號：3578043