基于遗传算法的自动排课系统毕业设计论文
基于遗传算法的排课系统研究
![基于遗传算法的排课系统研究](https://img.taocdn.com/s3/m/8d9db3bebe23482fb5da4c2c.png)
基于遗传算法的排课系统研究基于遗传算法的排课系统的研究谷冰(沈阳建筑大学信息学院)摘要:排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。
本文主要基于遗传算法,结合排课系统的一些具体需求,研究并实现一个排课系统。
【关键词】排课问题;遗传算法;组合优化一、背景近年来随着大学扩招,大学生人数的增加,每学期的排课问题一直是学校一项巨大的工作任务,使用人工手动排课对于这样一个庞大的课程体系来说简直是天方夜谭。
其中,最突出的问题就是班级多、课程多、教师少、教室少,从而导致传统的手工排课方法,由于工作量巨大、效率低下,容易出错已经不能满足需求;因此,研究计算机排课系统有重大的现实意义。
二、遗传算法遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是根据自然界的选择和进化原来发展起来的高度并行、随机、自适应的随机搜索算法。
其模拟达尔文的适者生存原理,每个种群所面临的问题是寻找一种对复杂和变化着的环境最有利的适应方式。
遗传算法维持一个潜在的群体(染色体、变量),定义一个函数为:ttP(t)={ x1??,xn}染色体通常形成是一串的数组,近年来基于实数编码的遗传算法也得到广泛的应用。
每个解用其“适应值”进行评价其优劣程度。
然后通过选择更新(t+1次迭代)个新的群体。
新群体的成员通过杂交和变异进行变换,以形成新的解。
杂交组合了两个亲体染色体的特征,并通过交换父代相应的片段形成了两个相似的后代。
例如,如果父代用五维向量来表示,如下:(a1 ,b1 ,c1 ,d1 ,e1),(a2 ,b2 ,c2 ,d2 ,e2) 在第二个基因后杂交,染色将产生后代 (a1 ,b1 ,c2 ,d2 ,e2)杂交算子的意图是在不同潜在解之间进行信息交换。
变异是通过用一个等于变异率的概率随机地改变染色体上的一个或多个基因。
变异算子的意图是向群体加入一些额外的变化性。
我们可以把遗传算法简化以下步骤:1) 产生初始遗传群体的方法。
基于遗传算法的高校排课系统设计与分析
![基于遗传算法的高校排课系统设计与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/d35f52ee85254b35eefdc8d376eeaeaad1f316c1.png)
01 一、引言
目录
02 二、文献综述
03 三、系统设计
04 四、系统分析
05 五、结论
一、引言
随着高校规模的不断扩大和教学管理的日益复杂,高校排课系统成为了教学 活动正常运行的重要环节。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传演化的优化算法, 适用于解决复杂的优化问题,将其应用于高校排课系统能够提高课程安排的合理 性和教师资源的利用率。本次演示将介绍遗传算法在高校排课系统中的应用,并 对系统进行详细设计和分析。
(1)能够处理多种约束条件,生成合理的课程表; (2)具有较好的通用 性和扩展性,可以适应不同高校的教学需求; (3)能够提高课程安排的满意度 和资源利用率。
然而,该系统也存在一些缺点:
(1)运算时间较长,需要较长的计算时间和计算资源; (2)可能陷入局 部最优解,无法得到全局最优解; (3)需要手动设定参数,参数的选择会对排 课结果产生影响。
遗传算法具有自适应性和并行性的特点,能够处理大规模的优化问题。在高 校排课系统中,遗传算法能够根据多个约束条件进行优化排课,生成合理的课程 表。然而,遗传算法的运算时间较长,且易陷入局部最优解,因此需要在算法设 计和参数选择上加以改进和完善。
2、优缺点分析
基于遗传算法的高校排课系统具有以下优点:
3、改进空间及研究方向
针对上述缺点和问题,未来的研究方向可以包括:
(1)优化遗传算法的设计和参数选择,减少运算时间和提高搜索效率; (2)研究并行遗传算法,利用多核CPU或分布式计算环境进行加速计算; (3) 结合其他优化算法,如模拟退火、粒子群优化等,进行混合优化策略的研究; (4)加强系统的智能化程度,如引入人工智能技术进行自动化参数设定和优化 建议。
基于遗传算法的自动排课系统毕业设计
![基于遗传算法的自动排课系统毕业设计](https://img.taocdn.com/s3/m/b0972c50daef5ef7bb0d3c22.png)
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。
AbstractAlong 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 adopt genetic algorithm. Through Design Implementation the Auto Course Arrangement Management System Base on Genetic Algorithm, researched the application of genetic algorithm in the Course Arrangement Management System.Keywords: Genetic Algorithm Auto Course Arrangement Management Java.第一章绪论1.1排课系统研究背景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,其实质就是为学校所设置的课程安排时间和地点,从而使整个教学能够有计划有秩序的进行。
基于遗传算法的优化排课系统
![基于遗传算法的优化排课系统](https://img.taocdn.com/s3/m/f56b60efdc3383c4bb4cf7ec4afe04a1b071b01a.png)
系统架构设计
数据库设计
排课系统需建立完善的数据库,以存储课程信息、教师信息和学 生信息等数据。
前端设计
前端界面需友好、易用,能够提供便捷的查询和操作功能。
后端设计
后端处理需稳定、高效,能够快速响应前端请求并处理数据。
系统功能模块
课程管理模块
该模块主要用于管理课程信息,包括 添加、修改和删除课程等功能。
遗传算法的概念与原理
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过模拟基因选择、交叉、变异 等过程,寻找问题最优解。
遗传算法将问题参数编码为“染色体”(个体),并在群体中进行选择、交叉、 变异等操作,不断迭代进化,直至达到满足条件的最优解或次优解。
遗传算法的基本流程
1. 初始化
根据问题规模和参数要求,随机生成一定数量的 个体(染色体)作为初始群体。
适应度函数
根据问题的目标函数,设计合理的适应度 函数,能够直接影响算法的优化效果。
交叉操作
通过交叉操作,能够将父代的优良基因传 递给子代。常见的交叉操作有单点交叉、 多点交叉等。
选择操作
选择哪些个体参与交叉和变异操作,对算 法的性能和结果有很大影响。常用的选择 操作有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
03
基于遗传算法的优化排课系 统
2023-11-08
contents
目录
• 引言 • 遗传算法基础 • 优化排课系统设计 • 遗传算法在排课系统中的应用 • 系统实现与测试 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
排课系统是学校教学管理的重要组成部分,优化排课系统可以提高教学效率和质量 ,减少资源浪费。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,具有自适应、并行性和鲁棒性等优 点,适用于解决复杂的排课问题。
基于遗传算法的高校排课系统的应用研究
![基于遗传算法的高校排课系统的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/88f0a659f7ec4afe04a1df4c.png)
基于遗传算法的高校排课系统的应用研究【摘要】排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题. 遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法. 本文将遗传算法应用于排课问题的求解,结合高校实际的排课情况,对遗传算法进行了深入的研究分析. 针对排课问题研究了染色体编码方式以及种群的初始化,提出了基于优先级的贪婪算法,并引入权的概念. 通过实验表明,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法.【关键词】排课问题;遗传算法;基因编码;贪婪算法高校的教务管理中,排课表工作非常复杂,通常是手工操作要花费大量的精力,且效率低下,教学资源也很难充分利用因此,这是一个急需解决又非常棘手的问题.由于高校教学单位和课程众多,且相互交叉,教师和教室又严重短缺,很难用手工制定出准确、统一、高效、合理的课表.另一方面教学管理的信息化不可能建立在手工操作的基础上,而理论研究和软件技术的成熟己为我们提供了计算机自动排课的重要手段,编制出一套完备、高效、准确、实用的排课表程序己成为可能.排课管理的主要任务是把全校各系或各授课部门的课进行汇总,然后根据教学计划和教学资源制订全校的公共课,各院系的公共基础课和各班级的专业课课表,以充分满足专业教学的要求,并优化配置各种教学资源,使教学工作科学、高效、顺利的进行。
利用遗传算法求解排课问题,其搜索过程带有自组织的智能性、并行性和鲁棒性,且操作简单,可以更少地依赖于实际情况,实现课表的优化,对于具有复杂约束条件的高校排课提供了一种较好的解决方法.1 排课问题[1][2]排课是将教师与学生在时间和空间上根据不同的约束条件进行排列组合,以使教学正常进行. 这里约束条件主要为避免冲突.所谓冲突,它所包含的内容很广泛,几乎发生在所有两个或多个排课涉及因素之间.而避免冲突也是排课问题中要解决的核心问题.只有在满足全部约束条件和避免所有冲突的基础上,才能保证整个教学计划合理正常进行.课程的安排要满足一定的约束,约束通常被分为两种类型,一种称为硬约束,是排课中必须满足的.同一时间教室不能安排两门课同一时间教室不能上两门课硬约束同一时间学生不能上两门课教室类型满足课程要求教室容量大于上课人数根据开课情况安排课程,不得删减另外一种约束是为了使排出的课表更合理,更加人性化,排课的过程中最好能够满足,这种约束称为软约束.同一课程在一周上多次需要时间间隔同一老师不要在一天上两门课软约束同一学生不要在一天连续上多节课满足个别老师的上课时间要求尽可能使学生在连续两门课之间更换教室的几率小上课班级总人数尽量接近教室容量2 排课问题的数学模型[3][4]2.1 排课数学表示课程集合: 其属性包括课程号,课程名,课程性质,课时,学分等,其中Ci表示第i门课程的.学生集合: 其属性包括学号,姓名,班级,专业,院系,培养计划等,Si表示第i名学生.教室集合: 其属性包括教室号,教室名,教室类型,教室容量等,Ri表示第i个教室.教师集合: 其属性包括教师号,教师名,院系,专业,所上课程等,Ti表示第i名教师.时间集合: 其属性有时间片,ti表示第i个时间片.时间与教室对的笛卡尔积为: G中的元素称为时间-教室对. 课程是排课时间表问题中的关键实体,其由几个因素属性决定. 课程包括如下属性:其中, 为周学时.在以上课程的五元组中,前三个为已知元组,后两个为待求元组.本系统中遗传算法的适应度函数的确定是通过对各个软约束条件的加权而转化为目标函数. 一般是将所得解对各约束条件的惩罚作为目标函数,如定义违反第i个约束条件的估价函数为,相应的权重为, 的值越大则表示违反的约束条件就越多,采用线性加权法可以将多目标优化问题转化成单目标优化问题,即(2-1)课程表质量的好坏与有效资源情况有很大关系,如果有足够多的资源来安排事件,那么课程表就有可能不违反软约束条件. 然而在实际问题中,学校通常都有资源的限制,软约束的违反值一般都不可能为0,排课时间表问题就是要尽量使排出的课程表的违反值尽可能小.2.2 排课算法表示基本遗传算法(Simple GA,SGA)的表示:SGA可定义为一个8元组:SGA=(C,E,PO,M,Ф,г,ψ,τ) (2-2)遗传算法与排课问题的对应关系如下表:表2-1遗传算法排课问题基因C 由教师号+班号+阶段号+权值的组合混合教师编码,这样的组合成为一个基因.染色体PO 由基因连接组成染色体,即一种排课方法.初始种群M 由染色体随记组合,即由若干排课方法组成.评价函数E 使用惩罚函数(式(2-1)) .选择算子Ф使用改进的轮盘赌选择方法.交叉算子г使用单点交叉算子.变异算子ψ使用基于基因的变异.终止条件τ遗传代数(一般为100-400)达到设定值之后.3 排课算法设计[5][6]3.1 遗传算法的基本流程1.随机产生一个由固定长度字符串组成的种群:2.对于字符串种群,迭代地执行下述步骤,直到选种标准被满足为止;(l)计算群体中的每个个体字符串的适应值:(2)应用下述三种操作(至少前两种)来产生新的种群:复制:把现有的个体字符串复制到新的种群中.杂交:通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串,产生新的字符串.变异:将现有字符串中某一位的字符随机变异.3.把在后代中出现的最高适应值的个体字符串指定为遗传算法运行的结果。
基于遗传算法的高校排课系统的设计
![基于遗传算法的高校排课系统的设计](https://img.taocdn.com/s3/m/e4a354d2d15abe23482f4d28.png)
[ 关键词】 排课功能Fra bibliotek块遗传算法
数据库
A s r c :o r e S h d l n p o lm i a c n t a n d b t a t C u s c e u i g rbe s osrie, mliojcie u t — b e t v , i t a t b e c m i a o i l o t m z t o p o l m n r c a l o b n t r a p i ia in rbe,
ig S s e , n ytm t e s s e c n b di d d i o f u mo ul s h y t m a e vi e nt o r d e , h i i i i l z i n ma ag m n m d e t at s n t a i at o n ee t o ul , t e Ti e a l n h mtbig
排课管理模块是排课系统 的核心部分 , 其主要功能是完成课表编排 。 课表输 出模块 的功能是在系统排完 课, 确定课表后 , 能方便地 以不同 方式 ( 如全校 的课程总表 、 各个班 的班级 课表 、 各教师 的教师课表 等) 查询 打 印 出 课程 表 系统权 限管理模块 的主要功能是能为不同用户, 例如管理员和普通教 师, 设置不同使用权 限。 3 2 系统 的数据库设计 . 本排课系统 中数据库的实体类型及其 联系可 以转换成如下关系模式 : 教师 ( 教师编号 , 教师姓名, 教研室编号, 所教课程编号 , 教师类别) 课 程 ( 程 编 号 , 程 名 称 , 学 时 , 程 类 别 , 用 教 室 类 别) 课 课 总 课 需 班级 ( 班级编号 , 学生人数, 所在院系, 专用教室) 教室 ( 教室编号, 教学楼号, 座位数 , 教室类别) 教师课表 ( 教师编号, 室编号 , 教 时间参数) 班级课表 ( 班级编号, 课程编号 , 教室编号 , 时间参数) 教室课表 ( 教室编号, 班级编号 , 教师编号 , 时间参数)
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现
![基于遗传算法的高校排课系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/16ca613ca31614791711cc7931b765ce04087a73.png)
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现随着高校规模的不断扩大和课程种类的不断增多,高校排课系统越来越成为高校管理的一项重要任务。
有效的排课系统能够帮助高校管理者合理安排教学资源,提高教学效率和质量,同时也能够为学生提供更加优质的教育体验。
本文将基于遗传算法的思想,探讨高校排课系统的设计与实现。
一、高校排课系统的需求分析高校排课系统是高校管理中的一项重要任务,其主要目的是为了合理安排教学资源,实现教学资源的最大化利用。
在实际操作中,高校排课系统需要考虑以下几个方面的需求:1. 教学资源的合理利用:高校排课系统需要考虑各种教学资源的利用率,包括教室、教师、课程等。
2. 课程的安排:高校排课系统需要考虑课程的安排,包括课程的时间、地点、教师等。
3. 教师的分配:高校排课系统需要考虑教师的分配,包括教师的时间、地点、课程等。
4. 学生的需求:高校排课系统需要考虑学生的需求,包括课程的时间、地点、教师等。
以上几个方面的需求,需要高校排课系统综合考虑,才能够实现教学资源的最大化利用。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法,其基本原理是模拟生物进化过程,通过优胜劣汰的方式逐步优化解。
遗传算法主要包含以下几个基本步骤:1. 初始化种群:随机生成一定数量的解作为初始种群。
2. 选择操作:根据适应度函数的值,选择一部分优秀的个体作为下一代的父代。
3. 交叉操作:对父代进行交叉操作,生成新的子代。
4. 变异操作:对子代进行变异操作,生成新的解。
5. 评估适应度:计算每个个体的适应度函数值。
6. 重复执行2-5步,直到满足停止条件。
三、基于遗传算法的高校排课系统设计与实现基于遗传算法的高校排课系统主要包含以下几个模块:1. 数据输入模块:将高校的课程信息、教学资源信息、学生信息等输入到系统中。
2. 种群初始化模块:随机生成一定数量的解作为初始种群。
3. 适应度函数模块:计算每个个体的适应度函数值,根据适应度函数值选择优秀的个体作为下一代的父代。
基于遗传算法的高校网上排课系统
![基于遗传算法的高校网上排课系统](https://img.taocdn.com/s3/m/214e9fffdb38376baf1ffc4ffe4733687e21fc30.png)
基于遗传算法的高校网上排课系统引言随着高校规模的不断扩大,学生的日益增多,教学任务的繁重性、复杂性也日益增加。
而传统的手工排课方法效率低下,产生的错误率高,往往需要大量的人力、物力来保证排课的质量。
因此,建立一种高效、优化的高校网上排课系统,能够大大提高排课效率,降低人力和物力成本,同时也能提高排课的准确性和灵活性。
本文基于遗传算法设计了一种高校网上排课系统,该系统利用遗传算法对排课过程进行优化,避免人工排课的低效性和错误性。
系统需求分析1. 系统功能(1)对每个教学班级的课程安排进行合理分配。
(2)合理分配教师的时间和地点,保证每位教师的授课任务得以顺利完成。
(3)将实验室、讲授教室等教学场所进行合理规划,以充分满足教学任务的需求。
(4)根据教学安排,进一步生成教学进度表和考试安排表。
2. 用户需求(1)学生:能够根据自己的学习计划方便地查看本学期的课程表和考试安排表。
(2)教师:能够根据自己的授课计划方便地查看所需上课的时间和地点。
(3)管理员:能够方便地进行教学班级信息的管理,包括教学班级的添加、修改和删除等。
系统设计1. 数据库设计系统通过关系型数据库进行存储,设计如下。
教室表包含了教室的编号、名称、容纳人数、类型等信息。
课程表包含了课程的编号、名称、学分、学时等信息。
教师表包含了教师的编号、名称、职称、任职时间等信息。
班级表包含了班级的编号、名称、人数、开班时间等信息。
课程安排表包含了教学班级和课程、教师以及时间和地点等信息。
2. 模块设计系统包括了登录模块、班级管理模块、课程管理模块、教师管理模块、教室管理模块、排课模块、课程表模块、考试安排模块等模块,模块之间可以相互跳转,方便用户在系统中进行操作。
3. 排课算法设计系统采用遗传算法对排课过程进行优化。
我们知道,遗传算法是一种模拟进化过程的算法,通过模拟不断进化的过程,逐步优化初始解。
具体的实现过程如下:(1)首先,生成足够的随机课程安排表,作为种群。
基于遗传算法的高校排课系统设计
![基于遗传算法的高校排课系统设计](https://img.taocdn.com/s3/m/e9dd3f14650e52ea551898ad.png)
自动 获取 和指导优 化 的搜索 空间 ,自适应 地调 整搜 索方 向 , 不 需要确 定 的规则 。 由于其 良好 的智能性 、 壮性 和 内在 并行性 , 健 特别 适合 用 于处 理传 统 的搜 索算 法难 以解决 的 复杂 的 和非 线
性问题 。遗传算法演算过程如下: 随机产生一定数 目的初始 ① 种群 ; ②对个体适应度进行评估 , 如果个体的适应度符合优化
2 遗 传 算 法原 理
遗 传算 法 ( e ei Ag rh G n t loi m.简 记 G c t A)是 1 7 9 5年美 国 Mi ia c gn大学 J oln h . l d教 授首 次提 出 的 .并 逐渐 发 展 成 为一 H a 种迭代 自适应 启发式 概率性 搜索 算法 。近年来 , 遗传 算法 在求 解 优化 问题 中得到 了成功 的运用 。G A是一 种抽 象于 生物进 化 过程 的 、 于 自然 选 择和 生物 遗 传机 制 的优 化技 术 . 是一 种 基 它 全局优 化 策略 , 主要 特点 是 直接 对结 构 对 象进行 操 作 , 存 其 不 在求导 和 函数 连续性 的限定 ; 有 内在的 隐并行 性和 更好 的全 具
1 排课 的 约束 条 件
高校排课 问题 , 它要 求将课 程 、 师 、 教 班级安 排在 一个 有 限 的时 间 和空 间 当中去 ,要求 避 免 冲突且 尽 量 满足 一些 其 它条 件, 这实 际上是 5个相互 制约 的 因素的组 合优化 问题 。
如 果 说 一 张 课 表 是 有 效 的 。则 它 至 少 应 该 满 足 以 下 硬 约
摘 要 : 排课 问题是 一 个 多因素的优 化 决策 . 是组 合规 划 中的典型 问题 , 于 N 属 P完全 类 问题 。 据 高校课袁 的特 点 , 根 采用遗传 算 法 , 出染 色体编码 和适 应度 函数 , 给 提供 了利 用 遗传 算 法解 决排 课 问题 的方 法 , 大减轻 了人 的 工作量 , 大
基于遗传算法的排课系统
![基于遗传算法的排课系统](https://img.taocdn.com/s3/m/f9a2c2b0e53a580216fcfef5.png)
基于遗传算法的排课系统摘要:随着高校的发展,在教务管理系统中使用的排课模型也变得越来越复杂,亟需一种适用于开发、重用及设计的方法。
针对这种情况,本文给出了排课问题的数学模型,提出基于遗传算法解决方案。
结果表明,该算法能比较有效的解决排课问题。
该方法易于学习和应用,且不必依赖特殊的实现模式。
关键词:排课遗传算法优化算法一、介绍随着近几年各个高校的合并与扩招,我国的综合性大学和各个高校中在校的学生数量的大大增加,对于高校教务部门来说,排课工作是非常令人头痛的事,经常会出现课程排列冲突,比如:一个教师在同一时间上两门课,有两个教师同时去一个教室上不同的课程,有些教师在特定时间不可以上课。
如果没有很好地解决这些冲突,必将产生教学混乱等现象。
可见,排课算法的正确性、高效性是非常关键的。
[1]20世纪70年代中期,就有人论证了课表问题是NP完全问题。
当课表所涉及的任何信息量稍有变化将会导致课表编排选择方案的剧增。
课表问题存在固定的数学模型,能找到相应的解,且是一组解集。
为此,现提出一些关于高校教学管理系统排课的算法。
二、排课问题的数学模型学校排课问题本质上是时间表问题的一类典型应用实例,是为了解决课程安排对时间和空间资源的有效利用并避免相互冲突。
在排课过程中,需要考虑课程教学效果、满足教师特殊要求等多项优化指标,将各门课程安排到相应的时间和教室需要付出一定的“成本”(Cost)。
符号与约束条件设课程集合:L={l1,l2,.,lp,.,lP};班级集合:C = {c1,c2,.,cm,.,cM} ;教室集合:R = {r1,r2,.,rn,.,rN} ;教师集合:S={s1,s2,.,sk,.,sK} ;时间集合:T={t1,t2,.,td,.,tD};时间与教室对的笛卡尔积为:G=T·R=(t1,r1),(t1,r2),.,(tD,rN);G中的元素称为时间教室对;课表问题的求解过程就转化成为每一门课程寻找一个合适的时间教室对。
基于遗传算法的学校自动排课系统的设计
![基于遗传算法的学校自动排课系统的设计](https://img.taocdn.com/s3/m/78fb56abf524ccbff12184f5.png)
1 7 0 ・
信息产业
基于遗传算法的学校 自动排课 系统 的设 计
王 建 秋
( 中国传媒 大学南广学院 , 江苏 南京 2 1 1 1 0 0 ) 摘 要 : 排课 , 是给学校教 学计划 中设置 的课程安排合适 的时 间和地点, 也就是给每个班的课程安排时间、 地点、 任课教 师等 。 排课 工
作在教 学管理 中很重要求解及优化。
关键词 : 排课 ; 遗传算法 ; 人工智能
Ab s t r a c t :C o u r s e s c h e d u l i n g .i s t o t h e s c h o o l t e a c h i n g p l a n c o u r s e s a r r a n g e a c o n v e n i e n t t i me a n d p l a c e 。i s t o g i v e e a c h c l a s s c u 卜 r i c u l u m t i me ,p l a c e ,t e a c h e r .Ro w o f c l a s s wo r k i n t e a c h i n g ma n a g e me n t i s v e r y i mp o r t a n t a n d a l s o v e y r c u mb e r s o me .T h i s p a p e r ma i n l y U S e S t h e ‘ ‘ g e n e t i c a l g o r i t h m” t o c a r r y o u t a u t o ma t i c t i me — f u n c t i o n c a l c u l a t i o n a n d o p t i mi z a t i o n . Ke y wo r d s :C o u r s e s c h e d u l i n g g e n e t i c a l g o r i t h m Ar t i i f c i a l i n t e l l i g e n c e
基于遗传算法的排课系统设计与优化策略研究
![基于遗传算法的排课系统设计与优化策略研究](https://img.taocdn.com/s3/m/8358bdfb64ce0508763231126edb6f1aff00713c.png)
基于遗传算法的排课系统设计与优化策略研究1. 引言排课是大多数学校管理中非常重要且困难的任务之一。
合理的排课能够更好地满足学生和教师的需求,并提高教育质量。
然而,由于学校资源的有限性和各种约束条件的存在,设计一个高效且合理的排课系统一直是一个挑战。
遗传算法是一种模拟自然界遗传进化过程的优化算法,在NP-hard问题求解方面具有较好的效果。
因此,本文将基于遗传算法,设计一个排课系统,并通过研究优化策略,改进系统的性能。
2. 系统设计2.1 课程编码每门课程可以用一个唯一的数字编码来表示,从而将课程信息转化为遗传算法的基因组表示。
这样做的好处是可以方便地对课程进行操作和遗传变异。
2.2 个体编码每个个体可以表示为一个时间表,将课程安排在教室的特定时间和日期。
个体编码可以通过对时间和教室进行编码来实现。
2.3 适应度评估为了评估每个个体的适应度,需要定义一种适应度函数。
适应度函数需要综合考虑多个因素,例如是否满足教师和学生的需求,课程时间冲突等。
3. 优化策略为了提高系统的性能,需要研究并实施优化策略。
以下是一些可能的优化策略:3.1 交叉操作在遗传算法迭代过程中,通过对个体进行交叉操作,可以产生新的个体。
在排课系统中,交叉操作可以将两个个体的时间和教室信息进行交换,以产生新的个体。
3.2 变异操作变异操作是通过对个体的基因进行变异,引入新的解决方案。
在排课系统中,可以对某门课程的时间和教室信息进行变异,以产生更多的解决方案。
3.3 精英策略精英策略是在每代中选择适应度最高的个体,并直接复制到下一代。
通过保留最优解决方案,可以快速优化系统的性能。
4. 实验与结果为了验证设计的排课系统和优化策略的有效性,我们使用了一组实际的排课数据进行实验。
结果显示,基于遗传算法的排课系统能够在较短的时间内找到一组满足要求的课程安排,并且通过优化策略的引入,能够进一步提高系统性能。
5. 结论通过基于遗传算法的排课系统设计与优化策略研究,本文提出了一种可行且高效的解决方案。
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](https://img.taocdn.com/s3/m/4bb609274b35eefdc8d3336c.png)
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(Timetable Problem,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n m*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(Genetic Algorithm, 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。
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现
![基于遗传算法的高校排课系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/6ef2108c0129bd64783e0912a216147917117e1f.png)
基于遗传算法的高校排课系统设计与实现
高校排课系统是高校教务管理中的一个关键环节,不仅直接影响
学生的学习效果,也关系到教师的教学质量和教学效率。
传统的手工
排课方式耗时耗力,易出错,无法充分利用资源。
基于遗传算法的高
校排课系统可以自动化地求解最优的排课方案,提高排课质量和效率。
本文将介绍如何设计和实现这种系统。
首先,需要建立合理的模型来描述高校排课问题。
该模型应包括
高校的课程、教师、教室、时间等信息,并用数学语言准确地表达它
们之间的约束关系。
以时间作为基本单位,将学期划分为多个时间段,每个时间段包括若干个时段,每个时段对应一个教室和一门课程,同
时需要考虑教师的时间和课程的先后顺序等因素。
其次,需要设计适应度函数来评价排课方案的优劣。
适应度函数
应考虑多个方面的要素,包括但不限于班级时间冲突、教师教学时间、教室的容量和设备等限制因素。
适应度函数可以采用加权平均值的方式,把各个限制因素综合起来,得到排课方案的总体适应度值。
最后,需要设计遗传算法的基本流程,包括种群初始化、适应度
计算、选择、交叉、变异等步骤,以便生成新的排课方案,并持续进
行迭代优化。
在实际的实现过程中,可以使用现代的计算机编程技术
和优化算法来提高系统的性能和效率。
总之,基于遗传算法的高校排课系统可以有效地自动化解决高校
排课问题,提高排课质量和效率,减轻教务管理人员的工作量,是现
代化教务管理的重要工具之一。
基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现
![基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/87f0bec60342a8956bec0975f46527d3250ca64c.png)
基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现高校排课系统是一种能够自动化生成高校课程表的系统,遗传算法是一种能够模拟自然界进化机制的算法,通过对问题的多个解进行交叉、变异、选择等操作,最终找到适应度最高的解。
本文将介绍基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现。
首先,高校排课系统的设计需要考虑以下几个方面:1.课程和教室的约束:每门课程需要有固定的上课时间和地点,每个教室也有固定的可用时间段。
在设计系统时,需要将这些约束考虑进去,以避免出现冲突。
2.教师的约束:每个教师可能同时教授多门课程,而每门课程又可能有不同的上课时间和地点。
因此,在设计系统时,需要将教师的时间和地点约束加入考虑,以确保教师能够合理安排时间和地点。
3.课程时间的合理性:在排课系统中,需要考虑到学生的学习习惯和日常生活习惯。
比如,早上的课程可能对于一些学生来说太早了,下午的课程可能会引起学生的困倦。
因此,我们需要在设计系统时,尽量满足学生的学习需求,提高学习效果。
在设计基于遗传算法的高校排课系统时,可以按照以下步骤进行实现:Step 1: 定义编码方式为了使用遗传算法解决排课问题,需要将排课问题转化为遗传算法可以处理的问题。
可以使用二进制编码表示每门课程的时间和地点,例如使用一个二进制串表示每节课的上课时间和地点。
Step 2: 初始化种群通过随机生成的方式初始化一组候选解,称为种群。
每个候选解对应一个课程表。
Step 3: 计算适应度函数适应度函数用于评估每个候选解的优劣程度,可以考虑课程之间的冲突程度、教室的冲突程度以及学生学习效果等因素。
适应度高的候选解将有更大的概率被选择。
Step 4: 选择操作根据适应度函数的结果,选择部分优秀的候选解作为下一代种群的父母。
Step 5: 交叉操作通过交叉操作,将被选择的父母候选解的部分基因进行交换,生成新的子代候选解。
Step 6: 变异操作通过变异操作,对新生成的子代候选解进行基因的随机变换,以增加种群的多样性。
遗传算法在排课系统中应用论文
![遗传算法在排课系统中应用论文](https://img.taocdn.com/s3/m/bf40361852d380eb62946d31.png)
遗传算法在排课系统中的应用[摘要] 排课问题是学校教务管理的一个重要环节,排课方法有很多种。
一般常见的排课方法是穷举法,即将教师、班级、课程在特定的时间安排到符合要求的教学地点。
但是用穷举的办法排课,其效率十分低的,时间复杂度相当高。
遗传算法是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
本文结合遗传算法课程的学习浅谈使用遗传算法解决排课问题的一些思路。
[关键词] 遗传算法穷举法排课一、引言在教学管理工作中,每学期排课是一个十分繁琐的工作。
排课设计到大量的数据信息,如课程、班级、教师、教学地点等等。
排课过程实质上就是将班级、课程和教师在特定的时间安排到特定的教学地点(如机房、体育馆、教室等等)。
如果涉及到的信息比较少,通常使用人工排课就可以快速完成。
但是如果一个学校的班级、课程、教师等数据量非常大,这时再使用人工完成就十分困难了。
随着各个学校相继采用信息化管理,采用计算机排课成为必然趋势。
使用计算机排课,首先要解决的问题就是采用什么样的算法,如果很多算法都能解决问题,则选择一种效率最好的算法。
排课问题中,我们通常会首先考虑使用穷举的方法。
如果使用穷举法为某个班级排课,则先找出该班级的所有课程,再找可以讲授这门课的所有教师并选择其中一位教师,然后再考虑某个时间段有无空余教室,最后选择其中的一间空余教室安排该班级上课。
事实上,很早以前就有许多研究人员对排课问题做过分析。
s.even等人在1975年的研究中就已经证明排课问题是一个np难问题,即若使用穷举法之外的算法找出最佳解是不可能的。
假设某个学校一个星期有n个时间段可以排课,该校有m位教师需要参与排课,平均每位教师一个星期要上k节课,那么在不考虑其他限制条件的情况下,则能够得出的可能组合就高达种。
可想而知,如此高的复杂度,是目前计算机无法承受的。
因此我们必须寻求其他优秀的算法来解决排课问题。
二、遗传算法遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国michigan大学j.holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《adaptation in natural and artificial systems》,ga这个名称才逐渐为人所知,j.holland教授所提出的ga通常为简单遗传算法(sga)。
毕业设计 学分制模式下基于遗传算法
![毕业设计 学分制模式下基于遗传算法](https://img.taocdn.com/s3/m/bca9f122482fb4daa58d4bf1.png)
普通本科毕业论文(设计)题目: 学分制模式下基于遗传算法的排课系统的设计摘要排课问题是一个多约束、多目标的优化问题,其实质是时间表问题,已经被确认为NP完全问题。
遗传算法作为一种随机搜索算法,利用群体搜索技术,对解决NP问题非常有效。
本文将遗传算法应用于学分制模式下的排课系统中,通过对排课因素和约束条件的深入分析,制定了排课问题的优化目标,设计出了适合于遗传操作的编码模型,给出了合理的适应度值的计算方法。
通过对初始种群进行选择、交叉、变异等过程不断进化,取得了优化的课表。
在排课系统设计中,本文采用了面向对象的方法,设计了课表安排中的教室调度算法、基因填充算法、冲突检测算法,使得排课得以实现。
利用真实的数据进行系统测试,并分析了各参数对遗传操作及结果的影响。
【关键词】学分制模式;排课系统;遗传算法;多目标优化Design of the Course Arrangement System Based on Genetic Algorithms in Credit ModeAbstract:The problem of course arrangement is an optimization problem with multi-constraints and multi-objective, which is actually a timetable problem and has been proved to be a NP-completed problem. As a ramdom searching algorithm, the genetic algorithm(GA) using colony searching technology is very suitable for NP-completed problem.This thesis uses GA for the course arrangement system with credit mode. Therough analyzing deeply the factors and constraints of course arrangement, the optimization objectives of course arrangement are determined first. Then the coding mode for genetic operations is designed and the computation method for reasonable fitness is given. An optimized course table is gotten through the operations of selection, recombination and mutation on the initial colony.Based on the object-oriented method, this design makes use of classroom schedule algorithm, genetic fill algorithm and conflict detecting algorithm to arrange course. The experiments are carried out using real data to analyse the influence of all parameters on the genetic operations and results.Keywords:Credit Mode; Course Arrangement System; Genetic Alogrithm; Multi-objective Optimization目录1 引言 (1)2 遗传算法 (2)2.1 遗传算法研究的内容 (3)2.2 遗传算法的基本术语 (4)2.3 遗传算法的基本思想 (5)2.4 遗传算法的基本操作 (6)3 排课系统的需求分析 (8)3.1 排课系统的业务流程分析 (8)3.2 排课因素分析 (10)3.3 排课的约束条件 (11)4 基于遗传算法的排课算法的描述 (12)4.1 排课问题的目标分析 (12)4.2 排课系统中的基本算法 (15)4.2.1 排课算法的面向对象的应用 (15)4.2.2 教室调度算法 (17)4.2.3 基因初始化算法 (18)4.2.4 冲突检测算法 (19)4.3 排课问题中遗传算法的设计 (19)4.3.1 遗传算法的编码 (19)4.3.2 初始种群的产生 (20)4.3.3 遗传操作的设计 (20)4.3.4 适应度函数的设计 (22)5 实验及结果分析 (22)5.1 排课系统开发环境 (22)5.2 参数设置对排课效率的影响 (23)5.3 结果分析 (26)6 总结与展望 (27)参考文献 (29)1引言排课问题是高校日常教学工作和其他各项活动的基础。
基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现
![基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/880bb395fc0a79563c1ec5da50e2524de518d0a7.png)
基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现一、问题分析。
随着高校课程的不断增多和学生数量的增加,高校排课成为一项非常困难的工作。
排课涉及到课程的时间、场地、老师等方面的因素,需要综合考虑各种因素,以达到高效的排课目的。
传统的排课方法通常采用手工绘制课表的方式,这种方法效率低下、易出现错误,需要不断修改和调整,耗费大量人力物力。
因此,设计一种基于遗传算法的高校排课系统,可以提高排课的效率,减少排课的错误率,降低了人力成本。
二、遗传算法的原理。
遗传算法是一种优化问题的求解方法,它的基本原理是通过“遗传”和“进化”这两个概念来寻找问题的最优解。
遗传算法的主要步骤有选择、交叉和变异。
选择:从上一代群体中选择适应度较高的个体,进行保留、复制、选择等操作。
选择也是变异率调整的一个环节。
交叉:通过随机选择两个个体,交配产生新的个体。
交叉有点交叉和位交叉两种方式。
变异:对新生成的个体进行突变,以增加种群的多样性。
三、高校排课系统的设计基本流程。
1.构建数据模型。
根据高校课程的特点,设计适合的数据模型。
数据模型包括学生、课程、班级、教师、教室、时间等各种实体及它们之间的关联。
2.初步生成排课个体。
以生成符合约束条件的初始排课个体为目标,建立相应的适应值评估策略。
3.遗传算法的编码设计。
将个体的排课方案转换为二进制编码,以利于进化计算中的交叉变异。
4.实现遗传算法。
实现遗传算法的各个步骤,包括选择、交叉、变异等步骤。
5.评估适应度。
计算当前个体的适应度值,并根据适应度值选择较优的个体进行下一步计算。
6.生成新一代个体。
通过交叉和变异操作,在当前代个体中生成新的个体。
7.校验解。
对生成的个体进行校验,确保排课方案符合约束条件,如果不符合,则重新生成个体。
8.输出结果。
输出得到的最优排课方案,包括教学时间、教室安排、教师安排等。
四、总体设计。
1.数据库设计。
设计数据库结构,包括各种实体及它们之间的关系。
2.界面设计。
设计用户界面,实现排课数据的录入、编辑、保存等功能。
- 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)。
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
评定成绩:□优□良□中□及格□不及格
教研室主任(或答辩小组组长):(签名)
年 月 日
教学系意见:
系主任:(签名)
2)附件:按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订
指导教师评阅书
指导教师评价:
一、撰写(设计)过程
1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
作者签名:日期: 年 月 日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
二、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画
3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印
4)图表应绘制于无格子的页面上
5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档
5.装订顺序
1)设计(论文)
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
作 者 签 名:日 期:
指导教师签名:日 期:
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
7)参考文献
8)致谢
9)附录(对论文支持必要时)
2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括:任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。
4.文字、图表要求:
1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
建议成绩:□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
指导教师:(签名)单位:(盖章)
年 月 日
评阅教师评阅书
评阅教师评价:
一、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名:日 期:
学位论文原创性声明
本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
建议成绩:□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
评阅教师:(签名)单位:(盖章)
年 月 日
教研室(或答辩小组)及教学系意见
教研室(或答辩小组)评价:
一、答辩过程
1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:日期: 年 月 日
导师签名: 日期: 年 月 日
注意事项
1.设计(论文)的内容包括:
1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)
2)原创性声明
3)中文摘要(300字左右)、关键词
4)外文摘要、关键词
5)目次页(附件不统一编入)
6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
三、论文(题的指导意义
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格
2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?
□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格