遗传算法应用于排课问题中的时间表最优化

顾运筠

【期刊名称】《计算机应用与软件》

【年(卷),期】2006(023)012

【摘要】介绍由计算机根据教师的意愿,利用遗传算法自动进行排课,最大限度地满足教师的愿望,对资源作出优化合理的安排.而且,利用Excel实现排课的遗传算法.排课分为教师安排和课程时间的安排两部分.这里论述课程时间的安排.

【总页数】3页(85-87)

【关键词】排课;时间表;遗传算法;Excel;VBA

【作者】顾运筠

【作者单位】上海体育运动技术学院,上海,200237

【正文语种】中文

【中图分类】TP3

【相关文献】

1.遗传算法应用于排课问题中的教师安排最优化 [J], 顾运筠

2.遗传算法在最优化问题中的应用研究 [J], 张青凤

3.遗传算法在最优化问题中的应用 [J], 赵娟

4.遗传算法在一类最优化问题中的应用 [J], 肖智; 钟波

5.禁忌搜索与遗传算法在求解时间表问题中的对比研究 [J], 李红; 成新文

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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

MATLAB实验遗传算法和优化设计

实验六遗传算法与优化设计一、实验目的 1. 了解遗传算法的基本原理和基本操作（选择、交叉、变异）； 2. 学习使用Matlab 中的遗传算法工具箱(gatool)来解决优化设计问题；二、实验原理及遗传算法工具箱介绍 1. 一个优化设计例子图1所示是用于传输微波信号的微带线(电极)的横截面结构示意图，上下两根黑条分别代表上电极和下电极，一般下电极接地，上电极接输入信号，电极之间是介质(如空气，陶瓷等)。微带电极的结构参数如图所示，W 、t 分别是上电极的宽度和厚度，D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时，由于趋肤效应，微带线中的电流集中在电极的表面，会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论，高频工作状态下（假定信号频率1GHz ），电极的欧姆损耗可以写成（简单起见，不考虑电极厚度造成电极宽度的增加）：图1 微带线横截面结构以及场分布示意图 {} 28.6821ln 5020.942ln 20.942S W R W D D D t D W D D W W t D W W D e D D παπππ=+++-+++?????? ? ??? ??????????? ??????? (1) 其中πρμ0=S R 为金属的表面电阻率， ρ为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗，通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小，这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有3个：W 、D 、t ，它们组成决策向量[W, D ,t ] T ，待优化函数(,,)W D t α称为目标函数。上述优化设计问题可以抽象为数学描述： ()()min .. 0,1,2,...,j f X s t g X j p ????≤=? (2)

遗传算法优化相关MATLAB算法实现

遗传算法 1、案例背景遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体（Population)。群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。 2、遗传算法中常用函数 1)创建种群函数—crtbp 2)适应度计算函数—ranking 3)选择函数—select 4)交叉算子函数—recombin 5)变异算子函数—mut 6)选择函数—reins 7)实用函数—bs2rv 8)实用函数—rep 3、主程序： 1. 简单一元函数优化： clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=20; %最大遗传代数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.95; %代沟 px=0.7; %交叉概率 pm=0.01; %变异概率

自动排课系统设计与实现论文

摘要：制定一个学校的排课计划是一项非常耗时且相当辛苦的工作，而且它还得由有学校排课工作经验或者这方面知识的人才能做好。在一所高校时一个课程表的制定是一个难题，因为在有关课程表的问题上有很多的限制条件得考虑，还有大量的数据空间被挖掘，即便你的输入数据量并不是实际意义上的大批量。课程编排系统是一个学校不可缺少的部分,它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要,所以自动课程编排系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。但一直以来人们使用传统人工的方式管理文件档案，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、保密性差,另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。本系统经过测试，运行稳定，可投入使用。关键字：排课管理，VB，数据库

Abstract：Formulates a school platoon class plan is an item consumes extremely when also the quite laborious work, moreover it also must by have the school row of class work experience or this aspect knowledge talented person can complete. When a university a class schedule formulation is a difficult problem, because has the very many limiting condition in the related class schedule question to result in the consideration, but also has the massive data space to excavate, even if your input data quantity is not in the practical significance mass. The curriculum arranges the system is a school essential part, Its content said regarding the school policy-maker and the superintendent all very important, Therefore the automatic curriculum arranges the system to be supposed to be able to provide the sufficient information and the quick inquiry method for the user. But the people have since always used the traditional artificial way management document file, this management way has many shortcomings, For example: The efficiency low, the secrecy is bad, Moreover the time one is long, Will produce the massive documents and the data, This regarding the search, the renewal and the maintenance has all brought many difficulties. Along with science and technology unceasing enhancement, The computer science is mature day after day, Its formidable function had profoundly known for the people, t entered the human society each domain and is playing the more and more vital role. This system after the test, the movement is stable, may put into the use. Key words: Curriculum management, VB, database

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.

遗传算法与优化问题(重要,有代码)

实验十遗传算法与优化问题一、问题背景与实验目的遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位．本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）．（1）遗传算法中的生物遗传学概念由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念．首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下：序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度，或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变

学校管理系统方案

模块化学校管理系统解决方案一、模块化学校管理系统解决方案目前，随着中国加入WTO，教育也走向国际化已经成为学校今后发展的方向和重点，学校信息化建设、管理和数字化教学水平也将是其中一个重要的衡量标准。《教育管理信息化标准》的颁布将为教育部门对教育数据进行总体的规划和组织，建立起统一的数据平台提供有力的技术保证；它将带动教育管理信息存储、访问、更新、传递方式的变革，进一步减轻学校人力资源和财政管理的负担。主要表现为： 1、由于缺乏统一的数据规范和接口，各个学校原有的管理软件之间难以实现互操作，系统之间的信息资源不能共享，同样的数据需要录入多次，同样的系统功能也需要重复开发，势必造成原有资源和财政的浪费。 2、“校校通”工程的实施，又对各个学校之间的教育管理信息系统的数据交换提出了挑战，统一的数据标准和接口规范成为学校与学校之间，学校与教育管理部门之间信息互通的关键。不同教育管理信息系统之间难以实现跨系统、跨平台的交流。 E-WARE模块式学校管理系统遵循根据教育部的EMIF规范，参照美国SIF互操作框架（School Interoperability Framework）的技术思路，真正实现了教育管理部门与学校（点不限）、学校与学校的区域化信息管理及信息共享与传输的实时数据交换功能，是国内目前为数不多的、最先进的学校管理系统。它是一个集高效、安全、交互一体化、基于局域网/互联网环境下的可管理、可扩充、可推广的学校信息化管理系统。对学校管理工作功能进行了提炼和概括，使学校管理工作日益规范化、制度化和科学化。它涵盖了学生管理、教师管理、教师管理、学校信息、内部业务、中考管理、电子报表、系统设置等主要功能模块，大大减少了管理者的手工劳动，是学校管理的得力助手。系统的功能模块式使本系统具有很大的灵活性和可扩展性，能够很好地满足今后学校的需求改变。系统采用目前世界上最先进的计算机技术B/S体系结构，采用大型关系数据库技术，支持SQL Sever、Oracle数据库系统，运行在Windows操作系统平台上。系统的应用实现采用目前最先进的美国微软.NET软件开发技术，适合不同规模的和形式的学校使用，应用范围广泛。整个系统的安全保护措施被分解在每个应用环节，大大地保证了系统的安全性和可靠性。由于使用浏览器提供了统一的登录界面，用户在完成身份登录就可以接受系统网中其他信息服务系统提供的服务。对于不同等级的安全要求，该系统也将提供相应的从简单的密码保护等安全措施。操作无需培训，教师、学生、家长、学校管理者都能参与进来。

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 。

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。

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。

中小学管理系统

中小学学校管理系统

中小学学校管理系统一、系统简介......................................................... - 1 - 二、系统架构......................................................... - 3 - 三、系统功能......................................................... - 3 - 3.1教职工管理................................................... - 3 - 3.2教室管理..................................................... - 4 - 3.3班级管理..................................................... - 4 - 3.4学生管理..................................................... - 5 - 3.5学期管理..................................................... - 5 - 3.6课程管理..................................................... - 6 - 3.7成绩管理..................................................... - 6 - 3.8排课管理..................................................... - 7 - 3.9个人桌面..................................................... - 7 - 3.10学校行政.................................................... - 8 - 3.11控制面板.................................................... - 9 - 3.12辅助办公................................................... - 10 - 四、系统产生报表.................................................... - 11 -

基于遗传算法的库位优化问题

Logistics Sci-Tech 2010.5 收稿日期：2010－02－07 作者简介：周兴建（1979-），男，湖北黄冈人，武汉科技学院经济管理学院，讲师，武汉理工大学交通学院博士研究生，研究方向：物流价值链、物流系统规划；刘元奇（1988-），男，甘肃天水人，武汉科技学院经济管理学院；李泉（1989-），男，湖北武汉人，武汉科技学院经济管理学院。文章编号：1002-3100(2010)05-0038-03 物流科技2010年第5期Logistics Sci-Tech No.5,2010 摘要：应用遗传算法对邯运集团仓库库位进行优化。在充分考虑邯运集团仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频率等因素的基础上进行库位预分区规划，建立了二次指派问题的数学模型。利用遗传算法对其求解，结合MATLAB 进行编程计算并得出最优划分方案。关键词：遗传算法；预分区规划；库位优化中图分类号：F253.4 文献标识码：A Abstract:The paper optimize the storage position in warehouse of Hanyun Group based on genetic algorithm.With thinking of the factors such as goods categories,quantities and frequencies of I/O,etc,firstly,the storage district is planned.Then the model of quadratic assignment problems is build,and genetic algorithm is utilized to resolve the problem.The software MATLAB is used to program and figure out the best alternatives. Key words:genetic algorithm;district planning;storage position optimization 1 库位优化的提出邯郸交通运输集团有限公司（简称“邯运集团”）是一家集多种业务为一体的大型综合性物流企业。邯运集团的主要业务板块有原料采购（天信运业及天昊、天诚、天恒等）、快递服务（飞马快运）、汽贸业务（天诚汽贸）及仓储配送（河北快运）等。其中，邯运集团的仓储配送业务由河北快运经营，现有仓库面积总共40000㎡，主要的业务范围为医药、日用百货、卷烟、陶瓷、化工产品的配送，其中以医药为主。邯运集团库存货物主要涉及两个方面：一个是大宗的供应商货物，如医药，化工产品等；另一方面主要是大规模的小件快递货物，如日用百货等[1]。经分析，邯运集团在仓储运作方面存在如下问题：（1）存储货物繁多而分拣速度低下。仓库每天到货近400箱，有近200多种规格，缺乏一套行之有效的仓储管理系统。（2）货架高度不当而货位分配混乱。现在采用的货架高度在2米以上，而且将整箱货物直接码垛在货架上，不严格按货位摆放。当需要往货架最上层码放货物需要借助梯子，增加操作难度且操作效率较低。货物在拣货区货架摆放是以件为单位的，分拣和搬运速度较慢。（3）拣货货架设计不当而仓储效率低下。发货前装箱工作主要由人工协同完成，出库效率低，出错率难以控制。（4）存储能力和分拣能力不能满足需求。根据邯运集团的业务发展现状及趋势，现有的仓库储存和分拣能力远远达不到集团公司对配送业务量的需求。当前邯运集团的货位分配主要采用物理地址编码的方式，很少考虑货位分配对仓储管理员工作效率的影响。对其进行库位优化设计不仅直接影响到其库存量的大小、出入库的效率，还间接影响到邯运集团的整体经营效益。本文对邯运集团的仓库货位进行优化时，结合考虑仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频率等因素，对仓库货位进行规划，以提高仓储效率。 2库位预分区规划在进行仓库货位规划时，作如下假设：（1）货物的存放种类已知；（2）货物每种类的单位时间内存放的数量己知；（3）每一种货物的存取频率已知。在仓库货位优化中一个重要的环节即预分区。所谓预分区，是指没有存放货物时的分区，分区时只考虑仓储作业人员的速基于遗传算法的库位优化问题 Optimization of Storage Position in Warehouse Based on Genetic Algorithm 周兴建1,2，刘元奇1，李泉1 ZHOU Xing-jian 1,2,LIU Yuan-qi 1,LI Quan 1 （1.武汉科技学院经济管理学院，湖北武汉430073；2.武汉理工大学交通学院，湖北武汉430063） (1.College of Economics &Management,Wuhan University of Science &Engineering,Wuhan 430073,China; 2.School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China) !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 38

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

排课系统

基于遗传算法排课系统的设计与实现黄海（东南大学计算机科学与工程系，江苏南京210096）【摘要】排课任务是教务管理中是比较烦琐的一项，该系统可以通过使用遗传算法，对课表进行优化。文章就遗传算法排课系统的设计与实现进行了阐述。【关键词】时间表；排课；遗传算法；适应度函数【作者简介】黄海（1971- ），男，江苏盐城人，东南大学计算机科学与工程系讲师，研究方向：数据库应用。课程表问题又称时间表问题，是一个多因素的整体优化问题。1975年，S.Even等人论证了课表问题是NP完全类问题。由于课程表问题所涉及的信息较多，并且求解课程表问题最优解的时间复杂性是课程表规模的指数级，所以一般采用求近似最优解的算法。在现实生活中，人们一般也只是要一个满足各种条件的近似最优解，或者说“满意解”，而不一定非要最优解不可。因此，对于课程表问题，关键不是如何找到最优解，而是如何提高解的满意度。遗传算法是John.H.Holland根据生物进化的模型提出的一种优化算法，它是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原则和搜索算法。它从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化，最后得到全局最优解或近似最优解。根据其算法特点，遗传算法非常适合于排课表问题。一、问题描述考查课表的约束条件，最基本的要求无外乎这样几个：（一）每个班级在同一时间只能上一门课；（二）每个普通教室和实验室在同一时间只能容纳一个班上课，大教室和操场可以容纳其容量允许的班级数上课；（三）每个教师在同一时间只能在一个地点上课。以上约束，称为硬约束，因为不如此，课表是不可行的。还有一些约束如：某个教师希望或不希望在某个时段上课；自习课和体育课最好不排每天的一二节课；同一门课在一周内的分布尽可能均匀等，这些要求称为软约束，因为它们或者可以通过排课以外的方法，如变更其他事务的日程安排等加以解决；或者只能尽可能满足，而不可能全部满足。满足硬约束的课表是合法的，但却不一定是令人满意的。那么如何提高一个课表的满意度呢？可以请各个教师填一张“时段偏好”表，在每个上课时段上标上相应的数值，以确定他希望或不希望在某个时段上课――0表示不希望，1表示无所谓，2表示希望，3表示强烈希望。并且每个教师根据职称，或职务，或所上课程重要性的不同确定优先级：1，2，3级逐级递增，这样一张课表的满意度就很好计算了：每个上课时段所对应的上课老师的“时段偏好”值乘以这个老师的优先级的积的总和。另一个决定课表好坏的度量就是同一门课在一周内的分布尽可能均匀，即课程的分散度。如果该课程一周只上一次，分散度设为1，如果一次以上，则可以将每次间隔的时段数相乘，因为分布越平均，其乘积就越大。将所有课程的分散度相加即总的课表的分散度。定义适应度函数：适应度＝满意度＋分散度。

排课系统需求分析,完整版

高等学校排课系统需求分析在统筹安排各班级上课的时间需要人工实现，而且经常会出同时有多个班级要使用教室的冲突。既耗时又耗精力，随着计算机技术的不断发展，计算机技术在各领域的充分完美应用，以学校的教务管理为该系统的应用背景，开发一个智能排课系统。此系统开发主要包括服务器的建立和网页的开发两个方面。系统采用myeclipse开发工具和mysql作为后台数据库开发的应用软件。该系统实现上机时间的安排，课程的安排，教室的安排，以及它们之间的不冲突和资源的高效利用；这更切合学院教学需要，降低了排课管理工作的工作量和节省了时间，同时课程安排完成后，学院可迅速获得课表情况信息，为教学工作带来方便。本系统界面友好，操作简单，使用方便。自动课程编排系统需要满足来自三方面的需求，这三个方面分别是学生、教师和管理员。学生的需查询院系的课程情况及学生信息的修改和选修课的选择；教师对选课系统自动排课情况进行操作，同时形成自动排课查看确认；系统管理员进行管理和统计，及系统状态的查看、维护并生成选课报表。学生可以直接查看选课情况，学生可以根据本人学号和密码登录系统，还可以进行本人信息的查询和选修课程。

本系统设计不同用户的操作权限和登陆方法，对所有用户开放的课程查询和个人部分信息维护，查看个人情况信息。根据排课情况对数据库进行操作，并生成报表根据选课情况，维护管理员信息，维护教师信息，维护学生信息处理信息的完整性。本系统主要实现教师信息管理、学生信息管理、课程信息管理和系信息管理，详细情况请查询数据表。（一）系统总体设计 1.基本描述基本信息管理：学生、教师、教室、班级、课程、教学任务等数据的输入、编辑功能； 2.系统功能具有自动排课、手工选课、课表修改、删除功能四种功能。 3.数据输出网页查询教师、教室、班级课程表，报表打印教师、教室、班级课程表； 4.系统权限该系统分为，普通学生登录，教室登录，管理员登录 5.教师设置对教师的基本情况如、职称、学位、住所等进行编辑、添加、删除、查询等操作 6.教室设置