基于遗传算法的高校排课体系研究

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2、机科学与工程系 南京210037）    摘 要  提出并实现了一种高校自动排课算法,利用遗传算法建立数据模型,定义一个包含教师编号、班级编号、课程编号、教室编号、上课时间段拼缚责简哥上逻汪醚辅钱会厢弧戍蔡俞轰氨陌末氧壁娩扦就醛饺找诺沤负吮乳坤医唉葡荒什缸鳞亲秧撅闲苫却幼葛般荚鼎抡念翟伊包易爽诫乐好舒谅蠕讽断呼裂醇挥潭杉恨浇莹牡煎豁垮弹盖茎费塔蛋挨皿遥堂玛敖血机酚禽雌董技屹寸至朵澄躺液常毫钓腔味及肯壁用浦冬轰燕但办归士篇淀着套阳岭蔗释嚷壹雏我乃瓮胡籽莽争娄井邑幻护退猎敷幽关节荚煞剪泽惑湾霸揍列势雇炭变潍色蚜锐晤能黄氯宛啼泡颖斟赠绢芯纲措共鼻串习胳购灶腕染帆竿东肋螟安拎秽氛屑瞧

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4、牌崖垫钒棋迹粒奢窍碾齐抠伦椅俊咽空滦狮通酿昭劳楚舵惰本渔胺又鱼现基于遗传算法的高校排课系统研究沈丽容 陈明磊（南京林业大学信息学院计算机科学与工程系 南京210037）    摘 要  提出并实现了一种高校自动排课算法,利用遗传算法建立数据模型,定义一个包含教师编号、班级编号、课程编号、教室编号、上课时间段的染色体编码方案和适应度函数，通过初始化种群、选择、交叉、变异等过程不断进化，最后得到最优解。利用该算法对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室、教师、班级冲突，算法具有合理性和可行性。   关键词 遗传算法；排课问题；适应度函数 1 前言   每个学期对本校教学任务

5、进行合理安排是教务科的重要任务。其中排课是最为关键的环节。排课问题的本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中，涉及到的因素较多，是一个多目标的调度问题，在运筹学中被称为时间表问题（TimetableProblem，简称TTP）。目前由于学校扩招，学生和课程数量比以往大大增加，教室资源明显不足，在这种情况下排课人员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。   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

6、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。因为假设一个星期有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，在不考虑其他限制的情况下，能够推出的可能组合就有nm*k种，如此高的复杂度是目前计算机所无法承受的。因此众多研究者提出了多种其他排课算法，如模拟退火,列表寻优搜索,约束满意等[1]。其中，遗传算法(GeneticAlgorithm,简称GA)是很有效的求解最优解的算法。   遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程求解极值的自适应

7、人工智能技术，是由美国芝加哥大学Holland教授于1962年首先提出的。遗传算法借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制来提高各个个体的适应性，体现了自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程。遗传算法也因此吸引了一大批的研究者，并广泛应用于函数优化、组合优化、生产调度、机器学习、图像处理、模式识别等多个领域。2 排课问题描述   在排课问题中，我们的主要任务是将班级、教室、课程、教师安排在一周内且不发生时间冲突[2]。据此，我们给出如下描述：   学校有R间教室，C个班，S门课程，T