[发明专利]基于遗传算法排课系统的设计方法

说明书

基于遗传算法排课系统的设计方法属于算法理论中算法分析与设计领域，针对现有技术中遗传算法的编码方式不准确、交叉变异率的固定不变，适应度函数的不合理，本发明对传统遗传算法的编码方式进行改进，由传统的二进制编码改进为含有特定意义的十进制编码方式，编码方式更加的规范和准确。本发明中的遗传算法的交叉率和变异率会随适应度自动变化，改进遗传算法的自适应交叉率和变异率能够可以使算法较快收敛到全局最优解。并在教学时间段分配的均匀度、学生课程安排均匀度、课程时间段安排优度等方面对适应度函数进行改进，并对传统的遗传算法和改进后的遗传算法进行实验数据对比，结果改进后的遗传算法在排课中的性能和效率更令人满意。

技术领域

本发明中设计基于遗传算法排课系统的研究与设计。通过对传统遗传算法的编码方式 的改进，即由传统的二进制编码改进设计为十进制编码方式，使得编码方式更加的规范和 准确。同时改进了交叉率和变异率，使其能够自适应的变化，可以快速收敛到最优解。在 种群个体冲突次数、教学时段分配均匀度、班级课程安排均匀度、课程时间段安排优度、教室资源利用率等方面对适应度函数进行了改进。通过算法的平均适应度值和运行消耗的时间对比，改进的遗传算法排课明显优于传统的遗传算法。

背景技术

随着高校的增加和每年人才的扩招以及专业的增加，对于高校的排课任务愈来愈复杂 繁重。传统的人工排课使用手工操作存在许多弊端，如重复劳动严重、效率低下、且不能 达到资源的最优化配置等，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。传统的人工排课使用手工操作存在许多弊端，如重复劳动严重、效率低下、且不能达到资源的最优化配置等，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。传统的人工排课使用手工操作存在许多弊端，如重复劳动严重、效率低下、且不能达到资源的最优化配置等，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。

在教学计划的不断完善和各高校校园网建立的大背景下，设计满足高校教务要求的排 课系统显得十分必要。在教学计划的不断完善和各高校校园网建立的大背景下，设计满足 高校教务要求的排课系统显得十分必要。且排课系统有安全性要求高、交互性强、处理数 据量大等人工难以实现的特点。因此设计一个基于校园网络的人工智能化且操作简便的排 课系统是高校教务管理信息系统实现的首要条件，同时也是一大难点，因为排课管理要求 综合考虑教师、课程、班级、教室、时间等诸方面的因素，统筹兼顾，使课表既符合教学 规律，又能够充分利用现有资源使其最大限度地发挥作用。

目前我国高校排课已经由传统早期的手工排课转向了计算机自动排课，但是许多的突 出问题亟待解决。比如：(1)课表安排冲突。学生的课表在同一时间安排了两节以上的课，导致学生在该时间只能选择一门重要的课听讲，放弃了同一时间的其他课程。这造成了学生无法修学冲突课程。(2)教室安排不合理。教室安排过小，导致学生提前占座抢 位置的行为，甚至很多学生站在教室后面和走道听课，教室空间的拥挤严重影响了学生的 听课专注程度。

发明内容

本发明是基于改进遗传算法排课的研究与设计，对传统的遗传算法的编码方式进行有 效的改进，即将课表染色体编码为30位有特定含义的十进制编码。对传统遗传算法的交 叉率和变异率进行了自适应变化的改进，使算法能快速收敛到全局最优解。并根据多个约 束条件设计出更合理更准确的适应度函数，使得算法在种群个体的平均适应度和运行速度 性能上有更优越的效果。

本发明采用了如下的技术方案及实现步骤：

1.对排课问题的有关集合进行定义

排课问题的数学模型可简化为一个资源分配模型，即在满足一定的约束条件的情况下， 对于某些定量的资源分配给不懂的需求个体。我们的任务是将班级、教师、课程、教室根 据教学计划安排在一周内某个不发生冲突的时间段。因此，我们给出以下有关集合的定义: