Based on Monte Carlo genetic algorithm, a method of course scheduling in Colleges and universities is proposed. Firstly, the information of classes, courses, teachers, time and classrooms is randomly spliced to form a time bar. Then, an individual timetable is formed by multiple time bars satisfying the constraints, and multiple individuals form a population. The individual with the optimal fitness of the current population is selected to conduct the individual. Monte Carlo probability reception method is used in the crossover process. Finally, according to the set number of iterations, the final prediction result is the best individual in the last generation population. The invention provides a method for arranging courses in Colleges and universities, which can reasonably allocate various teaching resources.
【技术实现步骤摘要】
一种基于蒙特卡洛遗传算法的高校排课方法
本专利技术涉及一种高校教学排课、智能优化、计算机应用领域，尤其涉及的是一种基于蒙特卡洛遗传算法的高校排课方法。
技术介绍
近年来，随着国家人才计划的实施，高校对学生的需求力加大，同时使得高校办学资源出现紧张，教学管理的压力增大等现象。特别是在高校排课方面，在每学期开课前，教务管理员通过利用已有教学资源为开设的课程安排一组适当的教学时间和空间，也就是课表，使学生能合理安排时间，提高学习效率，教学工作正常有序运行。现阶段大多数院校仍然采用人工排课，随着高校办学规模逐步扩大，学校学科种类、专业数、班级数、课程门数、学生人数不断增多加，人工排课己经越来越难于解决教室资源冲突或教师资源冲突的情况,其不可避免的工作繁琐,工作量巨大,效率低下的缺点也就越来越突出了,同时人工操作也不易于充分利用资源满足经常变化的需求。人工排课时依靠人脑的随机性是很强的，而且没有严格的工作步骤，想到哪排到哪，所以可能顾此失彼。计算机的工作方式与人脑不同，它不具备人脑的发散思维能力，它将所有信息都转化为数据，把人的思维转化为特定的规则和算法，通过计算机语言，利...
【技术保护点】
1.一种基于蒙特卡洛遗传算法的高校排课方法，其特征在于，所述高校排课方法包括以下步骤：1)编码：获取班级基本信息C＝{c1,c2,c3,…,cj,…,cn}，课程基本信息W＝{w1,w2,w3,…,wh,…,wm}，老师基本信息T＝{t1,t2,t3,…,tu,…,tv}，上课时间信息D＝{d1,d2,d3,…,dy,…,dl}和教室基本信息P＝{p1,p2,p3,…,pr,…,pb}，其中n表示班级的总数量，m表示课程总数量，v表示老师总数量，l表示上课时间的总数量，b表示教室的总数量，cj、wh、tu、dy、pr内的编码均由4个十进制的数构成。对于时间段dy编码时，dy...
【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡洛遗传算法的高校排课方法，其特征在于，所述高校排课方法包括以下步骤：1)编码：获取班级基本信息C＝{c1,c2,c3,…,cj,…,cn}，课程基本信息W＝{w1,w2,w3,…,wh,…,wm}，老师基本信息T＝{t1,t2,t3,…,tu,…,tv}，上课时间信息D＝{d1,d2,d3,…,dy,…,dl}和教室基本信息P＝{p1,p2,p3,…,pr,…,pb}，其中n表示班级的总数量，m表示课程总数量，v表示老师总数量，l表示上课时间的总数量，b表示教室的总数量，cj、wh、tu、dy、pr内的编码均由4个十进制的数构成。对于时间段dy编码时，dy＝dy1dy2dy3dy4，将一天分为五个时间段，其中dy1表示课程这周第一次在周几上课，dy2表示课程第一次上课的时间段，dy3表示课程这周第二次在周几上课，dy4表示课程第二次上课的时间段，如dy＝1225表示课程这周第一次上课时间为周一的第二节，第二次上课时间为周二的第五节。对于课程wh编码时，每个课程都有对应一天时间段上课效率值wh＝{wh1,wh2,wh3,wh4,wh5}，其中wh1表示第一个时间段的课程上课效率值。对于老师tu编码时，每个老师都有对应一天时间段上课效率值tu＝{tu1,tu2,tu3,tu4,tu5}。通过对班级、课程、老师、上课时间和教室信息的分析和分类，最终以Ai＝cj～wh～tu～dy～pr形式进行编码，其中Ai称作一个种群中第i个时间条，该时间条表示j班级在y时间段由u老师在r教室教授h课程，种群中个体由j*h个时间条构成；2)个体的适应度函数如公式(1)所示，其中fi＝k1*fi1+k2*fi2+k3*fi3表示该个体中第i条时间条的适应度，其中表示一周内两次上课时间间距的影响，表示一周内课程安排的影响，其中z1,z2分别表示dy2和dy4对应的时间段的索引，如若dy2代表第二个时间段时，z1则为2，因此则表示为wh2效率值，表示一周内老师安排的影响，其中x1,x2分别表示dy2和dy4对应的时间段的索引，如若dy2代表第二个时间段时，x1则为2，因此则表示为tu2效率值，k1,k2,k3表示...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贵军，陈安，谢腾宇，孙科，宋焦朋，魏遥，周晓根，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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