课程表安排地优化模型
课程表排课公式
课程表排课公式摘要:一、课程表排课公式简介1.课程表排课公式概念2.排课公式的重要性二、常见的课程表排课公式1.贪心算法2.启发式算法3.遗传算法4.模拟退火算法三、排课公式的应用1.课程表排课2.教室资源分配3.教师排课四、排课公式的发展趋势1.人工智能与排课公式的结合2.更加智能化的排课系统3.排课公式在我国教育领域的应用正文:课程表排课公式是一种通过计算和数学模型来安排课程表的方法。
在我国,教育机构需要合理安排课程表,以保证教学质量和教师的工作量。
排课公式能够有效地解决这一问题,使得课程表的安排更加科学、合理。
本文将对课程表排课公式进行详细介绍。
首先,我们来了解一下课程表排课公式。
排课公式是一种通过计算和数学模型来安排课程表的方法。
通过排课公式,教育机构可以更加高效地安排课程表,以保证教学质量和教师的工作量。
排课公式的重要性不言而喻。
在教育领域,课程表的合理安排对于提高教学效果和教师的工作满意度具有重要作用。
接下来,我们来看一下常见的课程表排课公式。
常见的排课公式包括贪心算法、启发式算法、遗传算法和模拟退火算法等。
贪心算法是一种简单且易于实现的算法,但其求解结果并不一定是最优解。
启发式算法是一种基于经验的算法,能够根据实际情况进行一定程度的调整。
遗传算法和模拟退火算法则是更为复杂的算法,能够在较短时间内找到较优解。
排课公式不仅能够用于课程表的排课,还能够应用于教室资源分配和教师排课等方面。
通过排课公式,教育机构可以更加合理地分配教室资源,避免教室的浪费。
同时,排课公式也可以用于教师排课,保证教师的工作量合理,提高教师的工作满意度。
随着人工智能技术的发展,排课公式也在不断发展和完善。
未来,人工智能与排课公式的结合将会使排课系统更加智能化,能够更好地满足教育机构的需求。
排课问题的数学模型研究
排课问题的数学模型研究
排课问题是在排定学期课程表的过程中面临的一个重要问题,通过分析特定的条件,寻找出最优解来解决该问题是解决之道。
排课问题可视为一种约束优化问题,是应用数学模型来解决的一类复杂问题,其运用约束条件,求解一组变量使得整体成本最小,具有很强的实际意义。
排课问题的数学模型可以根据实际情况和应用需求来制定,一般情况下,可以采用贪心算法、费用流算法、回溯算法、动态规划算法等多种算法来解决。
贪心算法是一种简单但有效的算法,原则就是每一步取当前最优解。
其优点是算法简单,易于实现,缺点是无法保证全局最优解。
费用流算法是一种有效的排课算法,它采用图论中的费用流模型,追求最大流量决策,可以找出满足资源约束条件的最优解,即满足每一节课最少需要的资源。
回溯算法又称为试探法,按照深度优先搜索,遍历全部节点,枚举所有可能的情况,最终找到可行的解决方案。
动态规划算法是一种优化算法,它的基本思想是,对于每个时期的课程安排,给出最优解,在此基础上,不断更新,最终求出最优解。
排课问题是一个复杂而又实用性很强的问题,受到越来越多人的重视。
数学模型是解决该问题的重要手段,历来受到各大学者的关注。
通过贪心算法、费用流算法、回溯算法、动态规划算法等,可以找到满足条件的最优解。
只要模型,算法和数据得到合理的设计与使用,
排课问题的解决方案有可能实现。
总而言之,数学模型是解决排课问题的重要手段。
模型的设计应该以实际情况为准,考虑各种约束条件,寻求出真正能够满足需求的优化解决方案。
只有这样,才能高效、准确地解决排课问题,实现客观有效地排课。
高校排课问题的图论模型及算法
摘 要:针对排课系统的缺陷,提出了尊重学生学习规律,按照课程的重要程度和重要课程分配的时间间隔,利用图论的边着色理 论,对排课资源进行建模,并给出了有效的多项式时间算法,使得排课问题的解决更加合理与人性化。 关键词:高校排课;边着色;图论模型 DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.27.072 文章编号:1002-8331(2009)27-0240-03 文献标识码:A 中图分类号:TP39;O157.6
(2)图的边集 E 由顶点集的两个部之间的连线组成。若 T 中某一个老师教授 C 中的某一节课程,则将这两个顶点以实 线相连。以这种方式抽象排课问题得到了一个偶图。由于大学 里某一班级的同一课程基本上都是由一位老师担任教授,所以 偶图中第二顶点集(课程)的顶点度数都为 1。由于选择某一门 课程的学生也可能选择另外一门课程,因此这两门课不能安排 在同一时间段。如高数 1 班的某一学生也可能选择属于英语 2 班,因此在这两个班级课程之间用一条虚线相连,表示这两节 课不能同时上。
2.1 基于图论理论的简单模型
根据大学课表的特点,以周为单位,按下列方式抽象成图 G(V,E):
(1)图的顶点集 V 由两部分组成,其一用 T={T1,T2,T3,…, Tn}表示有 n 个不同的教师,另一用 C={C1,C2,C3,…,Cm}表示所 有班级的所有课程集合,如高等数学有两个班级,高数 1 班、高 数 2 班,则用高数 1、高数 2 区分成不同课程;若每周课时多于 一次的课程,如高数 1 班在 1 周内需要排课 3 次,则用高数
1 问题的提出
近二十年来,已经有许多学者针对不同应用环境的高校排 课问题给出不同的解决方案。通过图论的方式来研究排课问题 是一个比较典型的方法,但多数情况下对排课的数学抽象都过 于简单而且有些并不能符合实际情况。
课程时间安排-数学建模
课程时间安排-数学建模课程时间安排的优化模型摘要排课是教务运作中的⼀项重要⼯作,同时排课问题也是⼀个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都⾮常⼤。
多数情况下我们只是满⾜于求解问题的⼀个可⾏解,⽽对此可⾏解的进⼀步优化往往通过⼿⼯完成,效率很低。
⽬前有很多计算机专家和数学专家都致⼒于对⼤规模排课问题的研究,在此我们给出⼀个规模相对较少,约束相对较少的较为简单的排课问题。
解决排课中的问题,既能满⾜⽼师授课上机的要求⼜能满⾜学⽣对上机时间的合理安排。
让学校、⽼师和同学的满意。
让⽼师满意,就是安排尽量少出现像同⼀天同⼀位⽼师上1-2节,7-8节,最好是1-2节⾯授然后4-5节课上机;让同学们满意,可从以下⼏⽅⾯考虑,⽐如,同⼀班级同⼀门课程,⾄少应隔⼀天上⼀次,另外对学⽣感到⽐较难学的课程尽量安排在最好的时段,上机时间要安排在⾯授课之后;让学校满意,就是尽量减少因出现问题⽽不得不为⽼师调课的次数。
根据实际情况在具体模型建⽴过程中采⽤了0-1矩阵法,矩阵的乘法等数学⽅法,建⽴优化类数学模型来求解有效矩阵,根据有效矩阵初排课表,结合多⽅⾯因素建⽴修正矩阵,对初排课表逐层修改,得出最优排课表。
并通过matlab实现算法和给出模型的解。
先将123班级课表和20⽼师课表转换为0-1变量,有课改为0,没课改为1,组成两个矩阵,然后可⽤VB编程得到⼀个新的矩阵,两矩阵中元素都为1时,新的矩阵对应的元素就为1,即⽼师和班级同时有空时为1。
将多⽬标函数转换为单⽬标函数,其他的要求可直接在约束条件中满⾜。
然后⽤lingo软件编程解决(其约束条件和⽬标函数都可⽤lingo的语句表⽰出来)关键词:排课问题 0-1矩阵矩阵的乘法优化⽬标矩阵 lingo VB1 问题重述排课是教务运作中的⼀项重要⼯作,同时排课问题也是⼀个复杂的组合优化问题,对此问题的建模和求解,难度都⾮常⼤。
多数情况下我们只是满⾜于求解问题的⼀个可⾏解,⽽对此可⾏解的进⼀步优化往往通过⼿⼯完成,效率很低。
课程表编排原则
课程表规定了教学科目安排、运行和节奏,是对教学活动中人力、物力、时间、空间和信息的总调度,是教学各种计划的明细化、具体化。
课程表编排得是否合理、科学,直接影响学校的形象和教师工作的积极性、主动性,影响学校的教学秩序及育人的质量.教务主任要对教师的知识水平、教育教学能力、年龄层次、学历结构等心中有数,并根据教学计划,对教师进行整体优化组合;要正确处理全局和局部的关系,从学校的可持续性发展角度,使教师搭配最优化。
以下为笔者安排课程表的一点做法。
一、课程表安排的基本原则1、合理搭配的原则;(1)左右脑和谐发展的原则。
把文科、理科和艺术类课程适当搭配,使大脑两个半球协调发展。
(2)量的均衡性原则。
脑力劳动多与体力劳动大的课程适当搭配;作业多与作业少的课程适当搭配;自习课应安排在作业较多的课程之后,以均衡学生的学业负担。
同时还要考虑跨班、跨年级教师的课要注意交替安排。
(3)生物钟原则。
根据精力、脑力和学习能力三者的动态曲线,每天的第二、三节课和每周的二、三、四三天为学生学习效率最佳、师生精力最旺期,应安排最基础学科的多数课时;抽象、枯燥、需注意力高度集中和深刻记忆的课程安排在上午;生动形象、容易记忆的课程安排在下午。
2、适当间隔性的原则:学生脑力负担较重的课程和脑力负担较轻的课程要交错适当的间隔;同一课程的教学时间也要保持适当的距离,以便学生复习消化,教师有时间批改作业;每周只有二学时的科目以间隔二、三天为宜。
除作文课外,一般不两节连排。
3、有利于教师时间分配原则;一位教师的课要相对集中排,每天要留出连续两节以上时间用于备课或作业批改等活动。
一个教师承担两班以上同一科目,课程安排要考虑进度的一致性;讲授两科以上、特别是跨年级任课的教师,每天应安排一种科目;同年级同进度的课程,应把老教师的课排在前面,以便于年轻教师先听后讲。
4、不忽视例外情况的原则;如教师进修学习,课时可集中安排;年老体弱教师要分散排;有实际困难如怀孕、喂奶、家中孩子尚小、住所离学校较远的教师,应尽可能不把课排在第一节和最后一节。
高校学生上课教室安排问题
B题:高校学生上课教室安排的问题摘要本文针对高校学生上课问题,通过题中所给信息及数据,分析各个因素、表格之间的关系,建立0-1规划模型、TOPSIS模型等,对高校学生时间、地点上变化的问题进行求解。
对于问题一,考虑到附件六所给数据存在缺失、异常、重复的情况,用筛选找出错误数据并删除的方法预处理数据,然后针对三个子问题建立相应的0-1规划模型。
对第一小问,约束条件为周数、星期数、课数取值范围,目标函数为对每天每节课各教学楼各楼层上课班级人数进行求和,部分结果为教二楼4层第1周星期1第1讲课61人,第2讲课32人。
对第二小问,约束条件为周数、星期数的取值范围和设立的两个课数变量差值为一,目标函数为每天课间各教学楼上、下讲课上课班级集合减两讲课均在该教学楼上课的班级集合乘以对应人数,部分结果为艺媒楼第1周星期1第2、3节课间进出144人,6、7节课间0人。
对第三小问,约束条件为周数、星期数的取值范围和设立的两个课数变量差值为一,目标函数为每天课间有两讲课在不同校区的班级集合加有一讲课但宿舍和上课地点不在同一校区的班级集合乘以对应人数,部分结果为只上一讲课时第1周星期1第2、3节课间南北通道过723人。
本问详细结果见附录。
对于问题二,分析得到影响课表合理程度的因素有学生课间进出教学楼的人数、课间南北通道经过学生的人数、教三楼上课人数。
建立TOPSIS模型,先对数据用差值发进行预处理,设决策矩阵和构造规范化加权决策矩阵,然后确定方案,计算指标与方案距离,最后得出并求解评价模型,结果的分析与检验用秩和比综合评价模型检验。
对于问题三,建立优化模型,当进出每个教学楼以及南北校区的通道的学生总人数最少时为最优解。
从两个方面考虑,一是上两讲课时学生宿舍与上课地点在同一校区的人数越多课表越合理,据此建立模型。
约束条件为周数、星期数的取值范围和设立的两个课数变量差值为一,目标函数为学生两讲课上课地点与宿舍在南、北校区时人数最大值。
高校排课问题的整数规划模型求解
高校排课问题的整数规划模型求解摘要课表编排是一个充满冲突的过程,所开课程的上课时间、上课班级、上课地点、任课教师等多方面因素限制教学资源分配。
为了提升高校的办学效率,更好地完成教学任务,本文以教室数目作为目标,建立了以教室数目最少的目标决策模型。
在问题一中,我们以教室数目最少作为目标,对各种情况做了详细定义,巧妙地引入了0-1变量,将问题转换为以教室数目总和最少为目标的整数规划模型:Min Z=∑x i在模型的求解中,我们使用matlab,使用数据库快速插入算法,得到了完整的课程表以及结果:最小教室数目为9个,A类6间,B、C、E类各一间。
在问题二中,我们考虑到必修课的约束条件,增加了对问题一中的约束,利用问题一中类似的方法得出了结果。
对于问题三,为了使教室数目保持不变,我们将问题一、二所使用的目标函数转换为第三问的约束条件,建立了将必修课在4、5时间段出现以及周五4、5时间段出现的课时作为目标函数的模型:MIN Z=∑x s,c,l,r,t+∑x s,c,l,r,tD={5}∩Q={4,5}Q={4,5}∩LB={1}对于问题四,我们从教室(包括机房)的利用率、开课对象的上课强度、问题3的不满足率这三个方面来对问题三的结果进行了评价,并提出了一定的建议。
关键词:整数规划;目标函数;约束条件;Matlab.一、问题重述在国家对高等教育大力发展政策的激励下,高等教育事业得到了迅速发展,由于在校学生人数急剧增加,教学硬件设施增长缓慢、教师资源短缺,如何利用有限的资源,以最优形式满足教学需求成为目前急需解决的问题。
课表编排是一个充满冲突的过程,所开课程的上课时间、上课班级、上课地点、任课教师等多方面因素限制教学资源分配。
为了提升高校的办学效率,更好地完成教学任务,如何应用现代信息化技术在时间上和空间上合理分配教学资源成为亟待解决的问题。
本问题假定在某一学期18教学周内安排教学任务,每个教学周星期一至星期五安排课程,每天分为上午2个时间段(时间段1和时间段2),下午2个时间段(时间段3和时间段4),晚上1个时间段(时间段5),每个时间段2学时安排同一门课程,同一班级的不同课程不考虑课程内容之间的前后逻辑关系。
数学建模:课程安排优化问题
2012年数学建模竞赛参赛队员题目 A题:课程安排优化问题关键词排课问题,优化矩阵,有效矩阵摘要每学期的开学初,总有许多老师对阳光校区的课程安排很有意见,本文选取武汉纺织大学机械设计系的师生情况、课程、教室间数为研究对象,以课程与上课时间之间的关系矩阵为目标矩阵,通过用各影响矩阵优化目标矩阵的方法,对机械设计系的课表进行了重排。
在具体模型建立过程中采用了0-1矩阵法,矩阵的乘法等数学方法,建立优化类数学模型来求解有效矩阵,根据有效矩阵初排课表,结合多方面因素建立修正矩阵,对初排课表逐层修改,得出最优排课表。
运用我们建立的数学模型,对武汉纺织大学机械设计系的课表进行重排,将所得新课表与现有的课表进行比较,显然新排的课表更加合理化、人性化。
根据新课表中每节课对应的相关因素(课程名称、教室、老师、班级)进行分析整合,可衍生出新的安排表(如通过对不同时间段上课老师人数的研究安排校车的接送)。
我们以学校、教师和学生对所排课表满意度作为衡量标准,以···大学机械设计系的课表为例,可得学校、教师和学生对我们所排课表的满意度主因素分别为校车接送次数、在阳光校区逗留时间、专业课排在早上,可见对本模型使三方的满意度基本均衡且都超过80%,即做到了三者兼顾的满意最大化。
最后,根据我们建立的模型,分析了模型的优缺点。
一、问题重述我校现有三个校区,有在校学生近25000人,其中阳光校区在校学生人数最多。
阳光校区现有四栋教学楼,分别是3号、6号、7号和8号楼,四栋教学楼之间有较大的距离,如从3号楼到8号楼步行需要约10分钟。
我校的学生作息时间安排中,一天共有13节课,划分为5个时间段,分别是1-2节、3-5节、6-8节、9-10节、11-13节。
按学校的规定同一门课程一天中最多可集中上3节课,一周不得超过6节。
同一年级的相同课程可以合班上课,合班一般由各个院系或公共课教学部门给出具体安排。
每学期临近结束时,学校教务处根据各个专业的培养计划向各院系下达下一学期的教学任务,由各个专业将教学任务分解到具体的任课教师,然后由教务处排出下一学期的课程表。
幼儿园大班课程表安排
幼儿园大班课程表安排幼儿园大班课程表安排随着社会与经济的发展,幼儿园也变得越来越普及。
如今,幼儿园已经成为许多父母提供优质学前教育的首选。
一般来说,幼儿园大班是指三岁至六岁的儿童,是幼儿园教育体系中重要的一环。
针对这一年龄段的学生,幼儿园教育系统要提供一整套的丰富而有趣的学习活动。
这包括各种教育游戏、艺术创造、音乐舞蹈、体育运动及自我探索等等。
一个全面的幼儿园大班课程表会按照一定的轮换计划,分配这些活动到不同的课时和学习小组中。
一日之计在于晨,幼儿园大班一般会在早上 8点到 9点正式开始课程。
早上课程一般会以日常活动为主,例如,洗手、早餐、跟老师打招呼等。
幼儿园还会组织孩子们一起参加早晨操,并提供机会让孩子们玩自由游戏,为他们提供一个舒适、充满乐趣的氛围,让他们自由探索和发现。
接着到了上午的时间,幼儿园会提供各种各样的学科课程,包括数学、语言文学、科学、艺术和社交学习。
这些课程会通过使用互动演示、物理模型、音乐、故事讲述以及科学实验等方法来展示和传达不同的概念和知识。
由于大班年龄段的学生抽象思维和记忆能力并不十分成熟,幼儿园会彩色和动态的图形、图像等兴趣点引导他们学习。
此外,由于大班年龄段的学生有自己的兴趣和好奇心,教师需要结合他们的兴趣和好奇心,来设计一些有趣的活动,让孩子们参与其中,提高他们的学习效果。
大班的午餐时间通常是在中午11点30分到12点30分左右,学生需要跟着老师进食。
在这个时间段内,学生除了进食外,还需在午休时间休息。
在轮班时间内继续接下来的课程。
下午的课程大多数都是在课后,根据幼儿园提供的轮班计划。
常见的下午活动包括园外游戏、摆手游戏、艺术创造等。
下午计划的主要目的是促进孩子的身体活动能力,并让他们有机会放松身心、发泄精力。
幼儿园大班的课程表通常由一系列不同的活动和轮班课程组合而成。
除了上文提到的早晨操、午饭时间、午休时间和下午园外活动以外,幼儿园还会提供一系列不同的课程,例如:音乐体操 - 参与者跟随老师和舞蹈音乐一起舞动身体。
线性规划理论在高校课表编排中的应用
表 达式 ( 3 ) 表示 为 : 限定每 个教 师每个 时刻 只能
教 一 节课 。
线性 规划 理论在高 校课表 编排 中的应 用 最优化方法是数学模型与应用科学技术结合 的
产物嘲 。线性规划就是合理利用 、 调配资源的一种应 用数学方法 , 是在满足一定 的约束条件下 , 使预定 的
硬约束通常作为排课 中基本常识 的限定 ,需要 定义教师集合 T E A C H E R S = { t , t 2 , …, 和课程集合 C L A S S = { c , c , …, c l 。令 S L O T S 表示每周课节集
合 1 ∈1 ……NDi - - i NP ( 1到 NP . ND 的 数 字 连 续 标
者 把事 件 ( 上 课 事件 ) 分 配 给 教 室 和时 间 。 由此 , 在 课 表编 排 时务 必 将教 师 、 班级 、 课程 、 时 间等 多 个 主
V , e T E A C H E R S , c e C L A S S : d = O , …. , N D 一 1 : ∑t e a c h  ̄ , ≤ 1 ( 4 )
指 数 时间进 行 的 ,而且增 加 了求 解 的复杂 度 。基 于
序号 2
表一 硬约束和软 约束
硬约束 本学期 内, 所有1 峨 程都得到安捧 锥 个班蠼罐节课只能安捧 个科日 软约柬 限定某课程只能安捧在特 定时问片 限定藁时问片不能安捧谭程
自 } 位老 . 每 一时问片只艟教 一 门课程 4 5 一 一 门谋攫每天只能安排 一 狄 同一 十 斑缀的所= 囊 霪 茎
建立 硬 约束 的数学 模型 表达式 :
V, ∈ T E A C H E R S , ce ‘ :
排课问题分析
排课问题分析摘要:本题要求我们对多约束条件的典型组合进行分析,求解,并作最优化处理。
基于此种原因,我们先对各个元素间的冲突做预处理,进行约束条件的规划,再通过matlab软件将教室、教师、课程和时间间的约束条件统一化,构成R-T-C表(详见附表),再将各个元素进行优先级的计算,从而根据排课的优化模型,求出最优解。
经过对所给的表格,数据的深入分析,我们可以得知,教师明显缺少,比如课程学时要求有160个课时,然而教师能上的课时仅有116个课时,所以开始排课时,不考虑教师,向教师中安排课程。
由于同类课程最好不要放在一起,同时根据老师的需求和教室的开放时间进行分配,经过与我们实际的课表的排课情况的分析,比如隔一天排同一课,课程类别不同的课程不在同一时间上课,我们可以大致的排出一个按教室上课的表,即R-T-C表。
通过对R-T-C表的分析,发现有很多课没老师上和老师没课上的情况,我们就对其进行相应的,合理的调整。
最后发现还是老师要外聘。
将外聘14名老师去上相应没人上的科目,具体情况见附表。
最后,我们得到了一张相对优化的,以教室为准的课表(详见附表),从而解决问题(1)的要求。
对于我们课表的安排,发现再没对晚自习有其他条件约束是不会对所排的课表有所影响。
关键词:排课问题组合规划多目标函数数据量化优先级一、问题重述对于有课程40门,教师共有25名,教室18间的条件下合理的安排课程表,而课程、教师、教室的具体属性及要求详见附表(表1,表2,表3)对于课表德编排,题目有如下规则:每周以5天为单位进行编排;每天最多只能编排8节课(上午4节,下午4节),特殊情况下可以编排10节课(晚上2节),每门课程以2节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。
要求所要解决的问题:1.(2.请你结合实际情况建立数学模型,通过编程计算,给出较为合理的课表编排方案,分析你所给出的方案的合理性。
3.如果不准晚上排课,排课结果是否有所变化,如何变化4.对教师聘用,教室配置给出合理化建议。
两个班课程表设计方案
两个班课程表设计方案方案一:设计一个班级课程表,以满足学生学习的需求,提高学习效果和教学质量。
1.考虑学生的身心发展需要,合理安排课程的时间和顺序。
早晨时间适合较为轻松的课程,如艺术课、体育课等,能够帮助学生放松身心,提高学习效果。
中午和下午的时间段则安排较多的主科课程,如数学、语文、英语等。
晚上则留给学生进行自主学习或参加课外活动的时间。
2.根据学科的特点,合理分配课程时间。
每门课程的专业性不同,有的需要集中精力学习,有的则需要进行实践操作。
因此,在课程表的设计中要考虑到这些因素,将相似的课程尽量集中在一段时间内,有助于学生更好地理解和掌握知识。
3.注重师生互动和学生主动性的培养。
在课程表设计中,安排适当的问答互动环节,鼓励学生积极参与课堂,表达自己的观点和想法,增加课程的趣味性和活跃度。
此外,合理安排自主学习时间,鼓励学生进行自主探索和思考,培养他们的独立思考和解决问题的能力。
4.增加实践环节和课外活动的时间。
考虑到学生的全面发展需要,课程表中应适当留出时间供学生进行实践操作和参加课外活动。
比如,每周安排一次实验课,让学生亲自动手进行实验操作,锻炼他们的实践能力。
此外,每周还可以安排一到两节的课外活动时间,如社团活动、实地考察等,丰富学生的学习经验。
5.合理安排作业和考试的时间。
作业和考试是学生学习的重要组成部分,合理安排作业和考试的时间,有助于学生更好地备考和复习。
在课程表设计中,应注意将作业和考试的时间分散开,避免过多作业和考试在同一时间集中,给学生带来过大的压力。
方案二:设计一个班级课程表,以满足学生不同层次和兴趣的需求,促进个性化发展和多元化学习。
1.提供多样化的选修课程。
在课程表设计中,应提供多样化的选修课程,包括艺术、音乐、体育、科技等方面的课程。
学生可以根据自己的兴趣和特长进行选择,增加学习的乐趣和动力。
2.加强跨学科的融合。
在课程表设计中,可以安排一些跨学科的课程,将不同学科的知识融合在一起进行探索和学习。
高校排课问题的约束满足优化模型与算法
SCIENCE &TECHNOLOGY VISION 科技视界0引言随着高校规模的不断扩大、专业的不断扩充、以及教学设施的不断完善,教务管理工作的难度逐年加大,作为教务管理关键工作之一的课程编排问题也成为了当前教务人员所面临的复杂问题。
杨林根[1]提出了基于免疫遗传算法的排课问题解决方案,但未考虑课程对于教学楼的特殊要求;王超[2]针对机房排课问题,设计了改进的离散粒子群算法进行求解;针对中职院校的排课需求,张燕芬[3]提出了一个基于银行家算法和贪心算法的排课算法;针对高职院校的排课特点,吴小丽[4]对排课系统的基本功能模块和主要和新算法实现进行了研究与分析。
约束满足是一种组合优化问题的建模与求解技术,它能以更加接近现实世界的方式描述调度问题及其约束,在约束求解中,能够充分利用问题的结构信息、约束关系,采用约束传播、回溯、搜索等技术对求解空间快速缩减,提高问题的求解效率。
本文考虑了高等院校的排课问题对于不同教学楼的特殊需求,将其映射为一类约束满足问题,进而建立以最优化教室负荷均衡性为目标的约束满足优化模型。
针对模型中硬性约束和柔性约束并存的特殊情况,设计了问题的约束满足求解算法。
1排课优化模型1.1问题描述高校排课问题是在课程及任课教师已定的情况下,为每一门课程选定适当的教室和时间,以确保教学计划的正常进行。
在排课过程中,应当综合考虑教室、教师、时间等资源的限制,遵循以下原则:1)同一个班级的不同课程不允许安排在同一时间。
2)同一名教师的不同课程不允许安排在同一时间。
3)同一个教室在同一时间只允许至多安排一门课程。
4)教室能容纳的学生数不小于在该教室上课的人数。
5)同一门课程不允许在同一天内连续上两节或两节以上。
此外,由于高校是具有多学院、多专业的高等院校,每个学院往往是有其专门的学院楼,因此,在排课过程中应尽量满足学院、教师、教室、班级等特殊需求,例如:课程指派应尽可能的分散在不同的教室;专业课应主要安排在该学院所在的教学楼内的教室进行,公共课则必须安排在公共教学楼;尽量满足个别教师教课时间的特殊要求。
排课算法 (2)
排课算法简介排课算法是指根据一定的条件和规则,将一系列活动或任务合理地安排在时间表中的算法。
排课算法广泛应用于教育机构、企业培训以及日常生活中的时间管理等领域。
通过排课算法,可以最大限度地优化时间利用,提高效率,减少冲突和重复。
目标排课算法的目标主要有以下几点:1.最大化资源利用:根据资源的可用性和学员的需求,合理安排时间和地点,最大程度地利用有限的资源。
2.最小化冲突和重复:避免在同一时间段内安排冲突的活动,避免重复安排相同的活动。
3.优化学习效果:根据学员的特点和需求,合理安排活动的时间长度和顺序,提高学习效果。
常见排课算法贪心算法贪心算法是一种直观且简单的排课算法。
它根据优先级规则,每次选择最符合条件的活动进行安排,直到找到完整的课程表。
贪心算法的优点是简单易懂,计算效率高,但是可能无法找到最优解。
例如,可以按照以下规则进行安排:•选择具有最早开始时间的活动。
•选择具有最短持续时间的活动。
•选择占用资源最少的活动。
遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择的优化算法。
它通过模拟生物的遗传、变异和选择等过程,不断优化排课结果。
遗传算法的优点是能够找到较好的近似最优解,但是计算复杂度较高。
遗传算法的基本步骤包括:1.初始化种群:随机生成一组初始排课方案,并评估其适应度。
2.选择操作:根据适应度选择一些个体作为下一代的父代。
3.交叉操作:通过交换和组合父代的基因,生成新的子代。
4.变异操作:随机改变子代的一些基因,引入新的变化。
5.评估适应度:计算每个个体的适应度,并选择合适的个体作为下一代。
6.终止条件:当达到规定的迭代次数或满足某个终止条件时,算法停止并输出结果。
约束规划算法约束规划算法是一种基于约束条件进行排课的算法。
它将排课问题转化为一个数学模型,通过解决约束条件集合,寻找满足所有约束条件的最优解。
约束规划算法的优点是能够确保排课结果的合法性和满足需求,但是计算复杂性较高。
约束规划算法通常包括以下步骤:1.定义变量和约束条件:确定需要安排的活动、时间段、资源等,并给出相应的约束条件。
课表编排问题
课表编排问题摘要本文是以教学计划和各种特殊要求为约束条件的典型的组合规划问题,通过分析表数据可以建立非线性约束条件的函数模型。
首先,根据课程代号,教学,时间,教室的各因素之间的冲突,进行约束条件的规划,探究多目标函数的优化结构,继而采用时间优先级,回溯法,及贪婪法进行伪代码编程,接着运用M 6.0athem atica软件进行编程计算,编排出最优化组合数。
注:其余见附录最后对模型的优缺点进行评价,检验模型的可行性,在结合实际,将模型改进和推广,使其使用范围更广。
关键词:组合规划多目标函数时间片优先级回溯法贪婪法一、问题重述1.1背景随着教学改革的进行及“211”工程的实施,新的教育体制对课表的编排提出了更高的要求。
手工排课时,信息的上通下达是极其麻烦的,而采用计算机排课,教学中的信息可以一目了然,对于优化学生的学习进程,评估每位教师对教学的贡献,领导合理决策等都具有重要的意义,必将会大大推进教学的良性循环。
现实生活中,课程编排问题屡屡皆是,从我们上小学到初中,一直到高中,我们上的课程都涉及什么时间上那一门课,上午到下午有许多课程要上。
到大学更是,不仅课目多样,而且教室、上课教师都在变化;这在教学活动中有一系列管理工作,管理者尤为头疼,其中,教学计划的实施是一个重要的教学环节。
每学期管理人员都要整理教学计划,根据教学计划下达教学任务书,然后根据教学任务书编排课程表。
在这些教学调度工作中,既有大量繁琐的数据整理工作,更有严谨思维的脑力劳动,还要填写大量的表格。
因此工作非常繁重。
当课程、教室、教师多而复杂的时候,排课问题是就课程、教师、教室和时间的多资源组合问题,问题的求解的目的是找出各个元素之间的对应关系。
这就要求我们优化方法,合理分配各个环节从而使课程有条不紊的进行。
1.2问题某学校现有课程40门,编号为C01~C40;教师共有25名,编号为T01~T25;教室18间,编号为R01~R18。
具体属性及要求见附录表1,表2,表3:课表编排规则:每周以5天为单位进行编排;每天最多只能编排8节课,上午4节,下午4节,特殊情况下可以编排10节课,每门课程以2节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
一类课表安排的优化模型xxx(XXX大学理学院应数班贵阳550025)摘要:本文采用逐级优化、0-1规划的方法,考虑多重约束条件,引入了偏好系数,建立了一个良好的排课模型,并根据题目给的数据,通过MATLA B编程,进行模型验证,求出了所需课表。
且在方案合理性分析中用计算机模拟的方法分析了偏好系数的变化、教室的种类对排课结果的影响。
最后给出了教师、教室的最优配置方案。
关键词:逐级优化;0-1规划;多重约束条件;排课模型1.问题提出用数学建模的方法安排我们峨眉校区合理的课表,做到让老师的教学效率达到最好和学生最有效率地学习,同时做到老师和学生的双向满意。
为了提高老师满意度,就是要让每位家住贵阳和花溪的老师在一周内前往上课的天数尽可能少(家住民院的老师前往学院的次数尽可能少),同时还要使每位老师在学校逗留的时间尽可能少(家住贵阳和花溪的老师每天最多往返学校一次),比如安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节,7-8节;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比如,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段。
用数学建模的方法解决以下问题:1)建立排课表的一般数学模型;2)利用你的模型对本学期我院课表进行重排,并与现有的课表进行比较;3)给出评价指标评价你的模型,特别要指出你的模型的优点与不足之处;4)对学院教务处排课表问题给出你的建议。
2.问题分析在学校的教务管理工作中,课程表的编排是一项十分复杂、棘手的工作。
排课需要考虑时间、课程、教学区域、教室、院系、班级、教师等等因素。
经优化的排课,可以在任意一段时间内,教师不冲突,授课不冲突,授课的班级不冲突,教室占用不冲突,且综合衡量全校课表在宏观上是合理的。
如何利用有限的师资力量和有限教学资源,排出一个合理的课程安排结果,对稳定教学秩序、提高教学质量有着积极的意义。
某高校现有课程50门,编号为5001~c c ;教师共有48名,编号为4801~t t ;教室28间,编号为2601~r r 。
具体属性及要求见附录1; 课表编排规则:每周以5天为单位进行编排;每天最多只能编排10节课,上午4节,下午4节,特殊情况下可以编排10节课,每门课程以2节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。
比如安排尽量少出现像同一天同一位老师上1-2节,7-8节;让同学们满意,可从以下几方面考虑,比如,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段。
本题的目标是将所有课程按照一定的约束条件安排到时间表中。
由于总周课时数为700,最少需要14张时间表。
根据假设,学校要将其全部编排,则目标是排出14张课程表。
假设14张表同时上课,那么要求教师不冲突、教室不冲突、课程全部排完以及所有软、硬约束。
由于目标是将所有课程排完,可以先将不同课程按照其时间要求随机分配至时间表中,形成“时间段-课程”组合;再建立该组合对教师的约束,通过“0-1规划”确定最优的“时间段-课程-教师”组合;同理,确定出“时间段-课程-教师-教室”的最优组合,最终得到所求课表。
3.模型的建立3.1 模型假设1.假设学校的目标是将课程全部编排;2.假设所编排的课程表是学生自选型,不考虑班级或上课人数;3.假设在课程要求中的各项均为强制要求,即“硬约束”;4.假设在教师属性中,能胜任课程类别、周最大课时数为强制要求,即“约 束”;对教室类别要求、上课时间要求用偏好程度衡量,为“软约束”;5.假设所得14张课表中2张同时上课,上完后另外2张课表开始上课;6.假设课表内容由上课时间、教师、教室、课程组成。
3. 2 符号说明54321A A A A A :效用矩阵 ; k t :教师编号 ;u r :教室编号 ;i c :课程编号 ;β :偏好系数,表示教师对教室、教师对上课时间的偏好系数;i s :课程表上时间段的编号 ; k st :为i c 课程的要求课时数 ; i sc :为k t 教师的要求课时数 ;{}u k i j i r t y s ,,= :课程表上某一时间段的课程-教师-教室组合 ;3.3 模型的准备与初步建立:3.3.1 模型的准备1.根据分析,关联关系有教师—教室、教师—课程、教师—上课时间、课程—教室、课程—上课时间一共五个。
图1 关联关系示意图(实线表示“硬约束”,虚线表示“软约束”)依次建立721,,,A A A K 七个效用矩阵。
其中,为强制约束的有,42,A A .1A 矩阵:()ij a A =1(刻画 i 教师上j 教室的偏好效果指标)其中:10≤≤aij ;2A 矩阵:()ij a A =2(刻画i 教师上j 课程时的效果指标)其中:1,0=aij3A 矩阵:()ij a A =3(刻画i 教师上j 时间段上课时的偏好效果指标)其中:10≤≤aij4A 矩阵:()ij a A =4(刻画i 课程在j 教室上时的效果指标)其中:1,0=aij 偏好约束有1A 、3A 。
2. 时间段i s 的编号:每一张课表上有星期一到星期五,每天有5 个时间段(每两个课时算一个时间段)。
根据假设,假设题目需要同时排十四张课程表,需要对十四张课程表上的时间段都进行编号:表1 时间段编号3.对课程的处理当某一课程的课时数为奇数时,取大于他的最小偶数。
对所有课程的课时数进行调整。
新的课时数为i k (,48,2,1K =i 即为48 位教师),原课程编号为ic (50,2,1K =i ),i j y (i 表示原课程的编号,K ,2,1=j ),待排课程集合为{}i j y . 3.3.2 模型的初步建立第一步 :随机分配课程到各个时间段当课程的上课时间(上下午)要求为强制性约束时,分别选出上下午的课程集合{}i j y y B Λ11=上午,{}i j y y B Λ21=下午..我们随机 给上午B 中的每一个元素抽取一个上午的时间段,其中满足的条件是,给下午B 中的每一个元素抽取一个下午的时间段。
组成时间段—课程()i j i y s 组合。
此时, {}i j i y s =(某一时间段对应的某一课程)。
如此,完成随机分配,使得每个时间段编号都有一个课程赋值。
第二步 :根据教师k t 对i s 时间段上的课程所要求的教室的偏好1A 矩阵,对i s 进行次赋 值,ij i i a s s -=.最终得到⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ki k i ki s s s s s1111ΛΛΛΛΛ 第三步 : 0-1 规划1.目标是将k t 教师分配到不同的时间段上,约束条件是分配结果必须满足教师的课时数要求。
因此,问题转化为求有约束条件的0-1 规划问题。
目标函数:ki nk ni ki x s Z ⨯=∑∑==11 max约束条件:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===∑∑==1,02/2/11ki nk ci ki ni k ki x s x ST x所得解为:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ki k k i i x x x x x x x x x X 212222111211ΛMM M ΛΛ 将教师安排到最优的时间段,此时{}k i j i T Y s ,=若无最优解,重回步骤一。
2.为每一个时间段安排教室⎩⎨⎧果指标该时段课程对教室的效偏好该时段的老师对教室的这一时间段的效果指标教室对i u S R .3.结合效用矩阵A 4 的S i根据i s 时段课程i c 对教室u R 的效果矩阵4A ,对i s 进行第一次赋值,若1=ij a ,则1=i s ,否则,0=i s 。
4.结合效用矩阵A 1 的S i根据i s 时段教师k T 对教室u R 的效用矩阵1A ,对i s 进行第二次赋值,ij i i a s s -=最终得到:⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=ui u i s s s s s 1111ΛΛΛΛΛ 第四步 再次使用0-1 规划目标是将u R 教师分配到不同的时间段上,约束条件是分配结果必须满足同一间教室在四张课表的同一时间段不重复。
因此,问题转化为求有约束条件的0-1 规划问题。
目标函数:ui n u ni ui x s Z ⨯=∑∑==11max约束条件:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧==+++=+++=+++1,0 111565146413631262116111611ui x x x x x x x x x x x x x ΛΛΛΛ 所得解为:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=ui u2u12222111211 x x x x x x x x x X i i ΛMM M ΛΛ将教室安排到最优的时间段,此时{}u R ,,k i j i T Y s =若无最优解,重回步骤一。
6.1.4 安排课程表将每个i s 的组合按照其编号读入到表1 中,得到最后的课程表。
具体课表见附录二。
4.模型的求解充分考虑课程的时间要求(上午,下午或晚上),随机分配课程,得到“时间段-课程”组合。
分配示例见附录一。
由于,题目所给数据中,教师的总课时数小于课程总课时数,又经过计算,设定目标是为做成十四张课表,其中两张先行开课,上完后,另外再两两开课。
利用0-1 规划求解,构造要用矩阵时,要考虑的是,教师对这一事件的偏好,每位家住贵阳和花溪的老师在一周内前往上课的天数尽可能少,同时还要使每位老师在学校逗留的时间尽可能少,同一班级同一门课程,至少应隔一天上一次,另外对学生感到比较难学的课程尽量安排在最好的时段等因素,利用excel 构造出效用矩阵。
用LINGO软件求解线性规划模型的过程详见见附录三。
5. 模型的评价与分析5.1合理性分析:模型充分考虑了课程、教室、教师等的相互约束,建立了关系关联,并对约束采用0-1规划,确定出“时间段-课程-教师-教室”组合。
同时,我们也充分考虑了教师对教室和上课时间的偏好,建立了一个偏好系数可调的模型,使所得课表尽量满足课程、教室、教师的各种属性及要求,对教师聘用,教室配置给出合理化建议。
5.2模型的评价:第一.模型的优点:⒈引入了偏好系数β,能较大程度地满足教师、课程和教室的要求;⒉建立了关联关系,使模型建立更清晰、明确、具有条理性;⒊用0-1规划解决相互约束问题,形成“时间段-课程-教师-教室”组合,科学合理;⒋逐步优化,层层递进,思路清晰,简单易懂。
⒌充分考虑各个教师、教室、课程的要求,具有良好实用性。
以上总结的内容不可能是生产分配研究方法与策略的全部,但愿它能起到敲门砖的作用, 带领更多的有志踏入研究之门.第二.模型的缺点:⒈当课时数为奇数时,将其近似为偶数计算,导致课表中所有时间未能充分利用;⒉在随机给每个时间段安排课程时,未能确立完善的分配方式;参考文献:[1] 姜启源、谢金星、叶俊,数学模型(第三版)[M],北京:高等教育出版社,2003。