基于遗传算法的自动排课系统毕业设计【精品毕业设计】(完整版)
基于遗传算法的优化排课系统
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智能排课系统
基于遗传算法的高校智能排课系统作者：夏小云高武军来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第28期摘要：新形势高校的发展，高校教务管理中的排课问题显得更为复杂。
排课问题是一个典型的组合优化和不确定性调度问题，也是一个完全问题。
该文根据高校实际情况，从遗传算法的基本理论着手，研究如何利用遗传算法解决高校排课中的资源冲突、课表优化等问题，并引用了哈希表和时间粒度的概念，对传统遗传算法染色体的编码模式进行了有益修正，增强了模式的灵活性。
实验证明，遗传算法能够简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间。
达到了较高的师生满意度。
关键词：排课；遗传算法；哈希图；时间粒度；适应度函数中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)28-0175-03The Making Class Schedule System of High School Based on Genetic AlgorithmsXIA Xiao-yun1, GAO Wu-jun2(1.Faculty of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China;2.Faculty of Science, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China)Abstract: As the ongoing development in the higher education institutions, the class arrangement model in the management system is also becoming more and more complicated. Course Scheduling is a typical portfolio optimization and uncertainty of scheduling problems, but also a complete problem. Based on the actual situation in high school. In addition, on the basis of GA basic theory, studies how to utilize GA to solve the conflict problem that aroused in schedule arranging system and improve schedule arrangement. We quoted a hash table and time granules, and amend the traditional genetic algorithm chromosome coding models, enhance the flexibility of the model. The practice has proved that GA can simplify the program complexity and shorten the time in generating new perfect schedule. And the curriculum schedule induced by the time code meet the satisfaction of students and teaching staff exactly.Key words: making class schedule; genetic algorithms; hash map; time granules; fitness function1 引言随着高校规模的扩大，学生人数也逐渐增加，高效教务部门排课问题也变得越来越复杂。
基于遗传算法的实验室排课系统设计与实现
.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
收 稿 日 期 : 2009 - 08 - 26 基 金 项 目 : 黑 龙 江 科 技 学 院 数 字 化校 园 建 设 项 目 ( 08 11 ) 作 者 简 介 : 金 民 锁 ( 197 7- ) ， 男， 黑 龙 江 双 鸭山 人 ， 硕士， 工程师， 研 究方向: 网络安全与计算算法. Tel . : 1325 16 16 6 61 ， Em ai l :j m s98 02@ 126 .c om
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
［3 ］
.
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
［ 1］
2 排课系统的算法分 析
遗 传算 法是 H ol l an d 根 椐 生物 进 化 的模 型 提 出 的 一 种优 化算 法 ， 它 是 基于 进 化 过 程 中 的信 息 遗 传 机 制 和 优胜 劣汰 的自 然选择 原则 和搜 索算 法 . 它从 一个 种 群 开始 ， 利用 选择 , 交叉, 变 异 等 遗 传 算子 对 种 群 进 行 不 断进 化 ， 最 后得 到 全 局最 优 解 或 近 似 最优 解
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( In f or m at i on Net w or k C en t e r ，H ei l on gj i an g I n st i t ut e of Sc i en c e & Te c hn ol ogy，H ar bi n 15 0027，C hi n a) A : B e c ause t he p r obl e m of ar r an gi ng c our se i s apr obl em ofabsol ut e NP op t i mi zat i on ，t hi s p ap eradop t s ge n et i c
基本遗传算法【精品毕业设计】（完整版）
基本遗传算法【精品毕业设计】（完整版）遗传算法1、遗传算法⽣物学基础和基本理论达尔⽂⾃然选择学说认为，⽣物要⽣存下去，就必须进⾏⽣存⽃争。
⽣存⽃争包括种内⽃争、种间⽃争以及⽣物跟⽆机环境之间的⽃争三个⽅⾯。
在⽣存⽃争中，具有有利变异(mutation)的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代;具有不利变异的个体就容易被淘汰，产⽣后代的机会也少得多。
因此，凡是在⽣存⽃争中获胜的个体都是对环境适应性⽐较强的。
达尔⽂把这种在⽣存⽃争中适者⽣存，不适者淘汰的过程叫做⾃然选择。
达尔⽂的⾃然选择学说表明，遗传和变异是决定⽣物进化的内在因素。
遗传是指⽗代与⼦代之间，在性状上存在的相似现象。
变异是指⽗代与⼦代之间，以及⼦代的个体之间，在性状上或多或少地存在的差异现象。
在⽣物体内，遗传和变异的关系⼗分密切。
⼀个⽣物体的遗传性状往往会发⽣变异，⽽变异的性状有的可以遗传。
遗传能使⽣物的性状不断地传送给后代，因此保持了物种的特性，变异能够使⽣物的性状发⽣改变，从⽽适应新的环境⽽不断地向前发展。
⽣物的各项⽣命活动都有它的物质基础，⽣物的遗传与变异也是这样。
根据现代细胞学和遗传学的研究得知，遗传物质的主要载体是染⾊体(chromsome),染⾊体主要是由DNA(脱氧核糖核酸)和蛋⽩质组成，其中DNA⼜是最主要的遗传物质。
现代分⼦⽔平的遗传学的研究⼜进⼀步证明，基因(gene)是有遗传效应的⽚段，它储存着遗传信息，可以准确地复制，也能够发⽣突变，并可通过控制蛋⽩质的合成⽽控制⽣物的性状。
⽣物体⾃⾝通过对基因的复制(reproduction)和交叉(crossover)，即基因分离、基因⾃由组合和基因连锁互换)的操作使其性状的遗传得到选择和控制。
同时，通过基因重组、基因变异和染⾊体在结构和数⽬上的变异产⽣丰富多采的变异现象。
需要指出的是，根据达尔⽂进化论，多种多样的⽣物之所以能够适应环境⽽得以⽣存进化，是和上述的遗传和变异⽣命现象分不开的。
基于遗传算法的自动排课系统毕业设计论文
□ 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
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。
自然计算遗传算法【精品毕业设计】(完整版)
自然计算大作业一．二进制编码在遗传算法中，首先要将数据进行编码，这里采用二进制的方式进行编码。
第一步，我们根据题目的介绍可以得知该函数含有两个变量，以及各自的定义域。
在二进制编码中，我们首先要先计算它的编码长度。
计算公式如下: $${2^{{m_j} - 1}} < ({b_j} - {a_j})*precision \le {2^{{m_j}}} - 1$$其中precision为精度，如小数点后5位，则precision=10^5，mj为编码长度，${x_j} \in [{a_j},{b_j}]$二．二进制解码解码即编码的逆过程:$${x_j} = {a_j} + {\rm{decimal}}(substrin{g_j}) \times \frac{{{b_j} - {a_j}}}{{{2^{{m_j}}} - 1}}$$三．种群初始化编码完成后，开始对种群初始化，为了简便采用随机地方式进行初始化。
初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。
GA以这N个串结构数据作为初始点开始进化。
def rand_init(self):for i in range(self.code_x1_length):self.code_x1 += str(random.randint(0, 1))for i in range(self.code_x2_length):self.code_x2 += str(random.randint(0, 1))四．适应度评估适应度表明个体或解的优劣性。
不同的问题，适应度函数的定义方式也不同。
def decoding(self, code_x1, code_x2):self.x1 = self.bounds[0][0] + int(code_x1, 2) * (self.bounds[0][1] - self.bounds[0][0]) / (2 ** self.code_x1_length - 1)self.x2 = self.bounds[1][0] + int(code_x2, 2) * (self.bounds[1][1] - self.bounds[1][0]) / (2 ** self.code_x2_length - 1)五．选择选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。
基于遗传算法的高校排课系统设计
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
基于遗传算法的高校排课系统的设计与分析
ｌ ａ ｉ ｎｅ ｓ ｆｏ ｔ ｆｔ ｓ ；
＿
４在一 个 教室 安排 一 堂课 ，这个 教室 必 须要 具 备这 堂课 所 需 ． 要 的 教学设 备 。
软 约束 条件 ：
／ 需求 满意 度 的标准 ／课
ｒｔｒａ； ｖ ｃｏ ＜ｂ ｌ ｃ ｉｅｉ ｅ ｔｒ ｏｏ＞
排课 的约 束条 件 排课 过程 生 要涉及 五 个相 互制 约 的因素 ，其 分别 是 教师 、课 程 、班级 （ 生 人数 ） 教室 （ 室所 能容 纳学 生人 数 的多少 ） 学 、 教 、
一
如何 构造 基 因和编 码 染色 体 ，使之 适 于遗 传算 法操 作 ，是 我 们 要考虑 的 一个 问题 。 由于不 同高校 的上 课 时间不 一样 ，我们 假 设每 星 期从 周一 至周 五 的时 间段上 课 ，周 末两 天不 排课 。每天 可 排 四节 课 ，上午 四节 课 ，下午 四节 课 ，晚 上两 节课 。使 用 一个 时 空 槽 对 应 每 节 课 ， 每 个 教 室 ， 每 一 天 ， 该 时 空 槽 是 一 个 １ ＊ ＊ ｕ ｂ ｒ ｏ ｏ ｍｓ大小 的 向量组 。每 一个 槽 都是 一个链 表 ， ０ ５ ｎ ｍ ｅ ｆｒｏ 这 样允 许算 法运 行 时 ，允许 多 门课在 同一个槽 里 ，我 们使 用 一个 辅 助 的 ｈｓ ａｈ图来 获取 一堂 课 开始 时的 地址 。 门课 的每 节次 都在 一 向量 中有 一个 单独 的表 目，但在 ｈ ｓ 中每 门课只 有一 个表 目。 ａｈ图 例 如 ，一 堂课 从下 午第 一节 课 开始 并持续 ３节 课 ，它就 必须 进 入 ５ 、７ 节 的槽 。每一 条染 色 体表 示一 种可 能 的排课 结 果 ，至于 、６ 排课 结果 的优 劣 ，则 由适应 度 函数 评估 染色 体 的适应 值 来决 定 ， 具体 的染色 体 表示 如 图 １ 示 。 所 染色 体代 表课 程表 类 ，它存 储课 程表 的两 个属 性 ： ／ ／时空槽 的项代 表某 一个 教室 的某 一节 课
基于遗传算法的自动排课系统毕业设计【精品毕业设计】(完整版)
随着人工智能的发展，特别是在计算智能领域的拓展，借鉴于生物界进化思想和遗传算法，由于其超强的并行搜索能力，以及在解决优化问题中表现出来的高度鲁棒性，它已经被广泛应用于各个领域。目前，很多研究人员已使用遗传算法来求解排课问题，如文献[20]使用遗传算法优化教室的合理利用，文献[21]的用自适应的遗传算法求解大学课表安排问题，文献[22]的基于遗传算法排课系统的设计与实现等等。这些应用说明，使用遗传算法来解决排课问题，其结果还是令人较为满意的。
1.
回溯算法也叫试探法．它是一种系统地搜索问题的解的方法，可以被认为是一个有过剪枝的DFS(深度优先搜索)过程。它按优先条件向前搜索，以达到目标，但当搜索到某一步时．发现原先的选择并不优或达不到目标。就退回一步重新选择。而满足回溯条件的某个状态点称之为回溯点。具体到计算机智能排课系统中，选优条件即为排课数学模型中的约束条件群(需求集中的元素特征与资源集中的元素特征相互作用形成的数学关系)若不满足约束条件群，该选择即为不优或达不到目标当遍历该步骤的所有可能仍未满足约束条件群．则该状态满足了回溯条件，该状态点即为回溯点。
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 workinginschool,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigatedand studied the algorithm existed,determinethatadoptgenetic algorithm.ThroughDesign ImplementationtheAutoCourseArrangementManagementSystemBaseonGeneticAlgorithm,researched theapplicationofgenetic algorithmin theCourseArrangementManagementSystem.
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作者：林洁樱来源：《科学与财富》2010年第07期[摘要] 排课问题是一个有约束的、多目标的、难解的组合优化问题,本文采用遗传算法作为搜索近似最优解的算法,采用了Mcrosoft的VS .NET作为前台开发工具,选用了SQL Server作为数据库开发平台。
根据排课系统的需求,将整个系统分为初始化管理模块、排课模块、课表输出模块及权限管理模块四大模块。
[关键词] 排课功能模块遗传算法数据库Abstract:Course Scheduling problem is a constrained, multi-objective, intractable combinatorial optimization problem, this paper uses genetic algorithm as the approximate optimal solution algorithm, using the Mcrosoft VS. NET as a development tool, use the SQL Server as a database development platform. According to the needs of Course Scheduling System, the system can be divided into four modules ,that is initialization management module, the Timetabling module, output module and rights management module.Keywords:Timetabling, function module, genetic algorithms, database1、引言所谓计算机自动排课,就是把排课问题抽象为计算机能解决的问题,将排课问题中涉及到的各个领域转化为计算机应用领域的、有约束的时空组合优化问题进行求解。
基于遗传算法的学校自动排课系统的设计
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
一个基于遗传算法的高校排课系统设计
一
高校 理 科 研 究
个基 孑遗传算 法昀高 校排课系统ｉ ｉ Ｐｔ ￣
南 阳理 工 学院 王保 胜
［ 摘 要］ 文针对 高校排课 工作 ， 本 运用遗传算法设计 了一个排课 系统 ， 介绍 了该遗传算法所采 用的三维编码 方案、 自适应的 交叉 、 变异概率 以及算法的优 化 目标 函数等 。 ［ 关键词 ］ 排课 遗传 算法 三维编码
ｎ ５， ＝１ ｍ＝２ ０。 ０
ｉ厶 １ ｘ时间 教室进行 ｚ授课事件 １ ． ｊ
为保证染色体为 可行解 ， 对染６ 交叉概率与变异概率 本 文采用 自适应 的交叉概率 和变异概率 ，二 者的计算方法分别如 式 ６ 式 ７所示。 、 式中 ， 、 、 、分别表示种群 中最大的适应度值 、 ｆｆ 种群 的平均适应度值 、 进行交叉的两个个体 中的较大适应度值 、 要进行变异 的个体 的适应度值 ， ＝ ．，ｆ ｏ ， ｍ ０１ＰａＯ ０ 。 Ｏ Ｐ －． Ｐ。 ．， ＝ ． １ ９ ２ ６ － － ￣ Ｏ
一
ｑ＝ ｉ
（ ３ 式 ）
＼ ／
＿ －
（ ４ 式 ）
３ 教室容量利用率 ） 教室容量利用率指上课人 数 占教室容量 的比例 。评价 方法如式 ５ 所示 ， 中，． 式 ｈ表示授 课事 件 ｉ 对应 的教室容量利用率 ， 为排课方案中 ｎ 总的授课事件数。
（ ５ 式 ）
图 １染色体三维编码示意图 其 中， 为时间轴 ， ｘ轴 每个坐标对应 一个 教学时间段 ， Ｘ 、 ２ 如 １ Ｘ 可 以分别代表周一上午第一大节 、 周一上午第 二大节 。Ｙ轴为教室轴 ， 每 个 坐标对应一 间教室 。ｚ为授课事件轴 ， 每个坐标对应一个授课 事件。 其中， 每个授课事件 又划分 为 Ｚ （ ａ教师）Ｚ （ 、ｂ课程） Ｚ （ 和 ｃ班级） 三个 分量。 三维坐标可 以唯一确定一个基 因 ， 每个 基因对应一个授课 事件 ， 而基因 值则决定该授课事件是否发 生。在对所 有基因赋值后就确定了一个染 色体 ， 代表了一个课表 编排方案 。 Ａ 一 ｆ Ｘ 时间 Ｙ 教室不进行 ｚ 授课事件 ０ ． ，、，
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摘要：高校排课系统是高校教学管理的重要组成部分，为了更好地解决高校排课问题，本文提出了一种基于遗传算法的高校排课系统设计方案，并进行了实现和测试。
结果表明，该系统能够有效地解决高校排课问题，提高了教学效率和质量。
关键词：高校排课系统；遗传算法；设计与实现一、引言高校排课系统是高校教学管理的重要组成部分，对于高校的教学工作具有重要的意义。
传统的高校排课系统通常采用人工排课的方式，由教务处的工作人员根据课程表和教师的时间安排进行排课。
但是这种排课方式存在诸多问题，如排课效率低、排课结果不尽如人意等。
为了更好地解决高校排课问题，本文提出了一种基于遗传算法的高校排课系统设计方案，并进行了实现和测试。
本文的主要内容包括：高校排课系统的设计原理和实现方法、遗传算法的原理和应用、系统的测试和分析等。
二、高校排课系统的设计原理和实现方法高校排课系统是一个复杂的系统，其设计需要考虑到多种因素。
本文提出的高校排课系统设计方案主要包括以下几个方面。
1. 数据库设计高校排课系统需要维护大量的数据，包括学生信息、课程信息、教师信息、教室信息等。
为了方便数据的管理和维护，我们设计了一个数据库，用于存储和管理系统的各种数据。
数据库采用MySQL关系型数据库管理系统，具有高效、稳定、可靠的特点。
2. 系统架构设计高校排课系统采用B/S架构，即浏览器/服务器架构。
系统的前端采用HTML、CSS、JavaScript等Web技术，后端采用Java语言和Spring框架进行开发。
系统的主要功能包括：课程管理、教师管理、教室管理、排课管理等。
3. 排课算法设计为了更好地解决高校排课问题，我们采用了遗传算法进行排课。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，具有全局搜索能力、并行搜索能力、自适应搜索能力等特点，被广泛应用于各种优化问题的求解。
具体来说，我们将每个班级的课程表看作一个个体，每个个体由多个基因组成。
基于遗传算法的排课系统
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。
毕业设计 学分制模式下基于遗传算法
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。
基于遗传算法的智能排课系统的设计和实现
基于遗传算法的智能排课系统的设计和实现基于遗传算法的智能排课系统的设计和实现摘要：本文针对遗传算法后期收敛速度慢，易陷入局部最优的困境，提出了改进方案，有效解决了智能排课问题。
关键词：遗传算法；排课问题；组合优化中图分类号：N945.23文献标识码： A 文章编号：排课是一个比较复杂的过程，对于特殊课程的排课采取的是手动方式，而一般课程则采用自动方式。
在自动排课前需要对一些参数进行初始化，课表生成后可以进行人工调整。
1排课的约束条件在排课的过程中，有些硬性约束条件必须遵循：如教师、教室、课程、时间和地点均不可存在冲突；也有一些软性约束因素值得考虑，这样能使课表更加的合理和人性化，如专业课尽量安排在效率较高的时间段；尽量满足某些教师的特殊上课时间要求；同时排课也不能太零散，要尽量减少教师来校的次数；应尽量避免学生一天课程很满而另一天却整天没课的情况，学生的上课时间不能安排得太过集中；在某个时间段不做任何教学任务的安排，以便教师和学生能利用这个时间开展一些课余活动。
2 排课的遗传算法设计2.1遗传算法流程设计遗传算法的核心内容包括：参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计及控制参数设定[1]。
（1）基因编码：对课程和授课教师进行组合编码，可以采用教师编号（5位）+班级编号（5位）+教室编号（4位）+课程编号（6位）+周学时（2位）+特殊要求（6位）的编码方式。
（2）产生初始种群：首先把固定教学时间段的教师编码填入对应的时间段中，然后产生一个1～20的随机数，根据产生的随机数在相应的位置填入该班的其他教师编码。
若填入的位置已有数据，则重新产生随机数，直到所有的教师编码无重复地填入数组。
如此循环直至产生满足种群规模数量的个体，组成初始种群。
可以看出，上述方式产生的。
（3）冲突检测：初始种群个体含有大量的冲突[4]，由于我们在编码已经考虑到时间、班级、教室避免同时上一门以上课程的冲突，因此，只需对同一时间，同一个教师同时上一门以上课程的冲突进行检测和消除。
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Keywords: GeneticAlgorithmAutoCourseArrangementManagementJava.
第一章绪论
1.1
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。迄今为止，对课程表的研究工作已经进行了长达四十多年之久，取得了丰硕的成果。但是，仍然存在许多不足之处，例如规模大、约束(条件)复杂以及规律不断变化等，因此课程表问题至今仍未完全解决。课程表的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资源限制等约束条件。
目前，国内的大部分学校仍然采用手工排课的方法。手工排课工作的主要手段是“摆牌”，就是在一个画有空课表的版面上将有课名的小牌摆在适当的位置上，边摆边观察，边调整，凭借经验将各门课摆在合理的位置上，最后形成一个有效的课程表。这种办法没有一定的规律，没有理论指导，更没有数据模型，具有很大的盲目性。所以，要为上千名学生和上百名教师安排出合理的课程表，往往需要花费教务处人员很多的时间，工作量大，排出的课程表不宜调整。
进入20世纪90年代，国外对排课问题的研究仍然非常活跃。如印度Vastapur大学管理学院的Arabinda Tripathy、加拿大Montreal大学的Jean Aubin和JacqueSA Ferland以及Charles Fleutent等。Arabinda Tripathy的工作是针对以“人”为单位进行课表编排的。他运用拉格朗日松弛法和分支定界技术求解，这种方法的缺点是为了减少变量的个数，人为造成科目间的冲突。A.Tripathy还研究了研究生课表编排问题，他采用多重课组的方法来处理冲突(即根据学生选课的矛盾情况，将人数多的课程在一星期内开多次)。JacQuesA.Ferland等人则把排课问题分成两个子问题:时间表问题和分组问题。在时间表问题中，根据学生注册情况、教师和教室的可利用情况形成一个主时间表。对于选课人数较多的大课，一个星期要分成几个时间段来上，分组问题就是将学生分给各时间段。两个问题相关联，通过惩罚因子来构造启发函数。他们研制的SAPHIR课程调度决策支持系统分为数据处理、自动优化、交互优化等几个模块。该系统解决矛盾的主要方法也是采用多重课组。
随着中国教育体制改革的不断深入，学生人数的不断上升，课程设置不断向深度和广度发展，手工排课的缺点就越来越突出。由于计算机具有运算速度快、处理能力强等特点，很自然地就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结果，具有排课时间短、省人力和质量高的优点，不但能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。
1.2
排课问题是NP完全问题，许多学者分别在理论、启发式搜索技术应用求解、专家系统应用求解和遗传算法应用求解上作了很多研究。
国外从20世纪50年代末就对排课问题展开了研究。1963年Gotlieb在他的文章中提出了排课问题的数学模型[2]，它标志着排课问题的研究正式跨越了科学的殿堂。之后，人们对排课问题的算法做了许多探索，但由于排课问题是NP完全问题，并且易受实际问题边界的影响，大多数求解结果都不够理想。Ferland[3]等人和吴金荣[4]把排课问题化成整数规划来解决，但计算量很大，其仅仅适用于规模很小的课表编排，对于大规模复杂的排课情况，至今没有一个切实可行的算法;何永太[5]和胡顺仁[6]等人试图用图论中的染色问题来求解排课问题，可惜图的染色问题本身也是NP完全问题。由于问题的复杂，许多文章利用启发式函数来解决排课问题，大多数启发方法都是模拟手工排课的过程来实现的。由于实际的排课问题存在各种各样的限制条件与特殊要求，对这些因素处理的好坏就显得尤为重要。
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 workinginschool,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigatedand studied the algorithm existed,determinethatadoptgenetic algorithm.ThroughDesign ImplementationtheAutoCourseArrangementManagementSystemBaseonGeneticAlgorithm,researched theapplicationofgenetic algorithmin theCourseArrangementManagementSystem.