基于C#运用遗传算法的排课系统

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

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 。

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

排课系统设计

一、需求分析 需求分析是数据库设计的必要和首要设计阶段，将会影响以后数据库设计的延续和质量，需求分析方法也很多，最重要是形成有实用价值的实际性的数据字典和数据流图。在该排课系统的需求分析阶段，主要是通过询问和自己所掌握的关于该系统的数据联系方式和工作方式，形成了关于该系统的数据字典和数据流图。 1.1需求表述 1.1.1 基本功能描述 排课系统的数据库设计主要完成工作有： 1、数据库管理员对数据的录入和相关完整性条件约束的建立， 2、数据库相关的触发器与存储过程对数据库中数据的联系的 管理； 3、执行程序能够高效率地完成数据处理和调用； 4、能够通过DBMS建立一系列视图来更方便的操作数据库。1.1.2 开发技术描述 开发工具：Microsoft SQL Server 2005 SQL Server 2005 是microsoft 公司推出的数据库管理系统，该版本继承了SQL Server 2000 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 2000 电脑到运行Microsoft Windows XP 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。本实验中最终将使用Microsoft SQL Server 2005数据库管理系统将我们设计的数据库实现。 1.2分析形成初步数据字典 数据字典(Data Dictionary，DD)是数据库设计需求分析阶段后通过科学的处理方法得到的该系统中各类数据描述的集合，也是进行详细数据收集和数据分析所获得的主要成果，它在数据库设计中占有恨重要的地位。 数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程5个部

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.

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。

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。

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。

高校自动排课系统毕业设计

自动排课系统 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/7314557020.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

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 -

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