【技术实现步骤摘要】
一种构建排课行为模型的方法、装置、设备和计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及智能排课领域，具体地说，涉及一种构建排课行为模型的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]学校的排课一般分为两种，行政班排课和走班排课。排课工作在各类学校的教学管理中非常重要，也极为繁琐。从数学上看，排课问题是一个NP完全问题。传统的排课方式以手工操作为主，然而排课涉及的影响因素很多，而且因素之间存在互相制约，排课效率极低，耗时非常巨大。随着计算机技术的发展，近年来出现了一些智能排课方案。
[0003]然而，市面上常见的排课系统大都是模拟手工排课过程，通过使用启发式函数来实现，其课表编排往往依赖于各个学校的教学体制，排出的课表仍需要频繁地修正，在交付使用的过程中需要较多的人工介入。过度依赖人工会导致占用大量时间，使排课效率较低，同时这种情况下得到的排课课表随意性较大且可延续性差，课表排好后调整难度大，从而进一步导致排课效率降低和成本上升，并且不具备产品化以及标准化服务能力。
技术实现思路
[00...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种构建排课行为模型的方法，其特征在于，包括：a.获取第一时间段的排课结果；所述排课结果经由排课服务对排课任务进行处理后得到；b.分析所述排课结果并生成排课分析模型或更新排课分析模型中的分析参量；所述排课分析模型中包括学校名称、基于教师的教师分析参量、基于班级的班级分析参量、基于课程的课程分析参量；c.根据所述排课分析模型生成第二时间段的排课行为模型快照；其中所述排课行为模型快照中包括基于所述教师分析参量、所述班级分析参量、所述课程分析参量得到的教师行为参量快照、班级行为参量快照和课程行为参量快照；d.根据所述排课行为模型快照生成第三时间段的排课行为模型；其中所述第二时间段包含至少两个第一时间段，所述第三时间段包含至少一个第二时间段；所述排课行为模型中包括基于所述教师行为参量快照、所述班级行为参量快照和所述课程行为参量快照得到的教师行为参量、班级行为参量和课程行为参量。2.根据权利要求1所述的构建排课行为模型的方法，其特征在于，所述b.分析所述排课结果并生成排课分析模型或更新排课分析模型中的分析参量具体包括：判断所述排课结果是否发生人工调整；当所述排课结果未发生人工调整，生成所述排课分析模型；当所述排课结果发生人工调整，更新所述排课分析模型中的分析参量；其中，所述生成所述排课分析模型具体包括：分别设置所述教师分析参量、所述班级分析参量、所述课程分析参量的初始值；当所述排课任务中设定的任务要求在所述排课结果中被满足时或当所述任务要求在所述排课结果中未被满足时，在所述教师分析参量、所述班级分析参量、所述课程分析参量的初始值基础上累加；其中所述任务要求在所述排课结果中被满足时的累加值高于所述任务要求在所述排课结果中未被满足时的累加值；其中，所述更新所述排课分析模型中的分析参量具体包括：比对人工调整前的排课结果和人工调整后的排课结果；根据比对结果调整所述教师分析参量、所述班级分析参量、所述课程分析参量。3.根据权利要求2所述的构建排课行为模型的方法，其特征在于，所述c.根据所述排课分析模型生成第二时间段的排课行为模型快照，具体包括：基于所述排课任务合并所述第二时间段的全部所述排课分析模型并按照所述学校名称进行聚合；根据Σ(A
ij
*M
j
)/ΣM
j
，确定每个学校的所述排课行为模型快照中的所述教师行为参量快照、所述班级行为参量快照和所述课程行为参量快照；其中，A
ij
为教师i、班级i或课程i在排课任务j的排课分析模型中的所述教师分析参量、所述班级分析参量或所述课程分析参量的值；M
j
为排课任务j的权重数值，M
j
＝(1+log2(x)/10)*W，x为排课任务j的排课结果发生人工调整的次数，W为大于0的参数。4.根据权利要求3所述的构建排课行为模型的方法，其特征在于，所述d.根据所述排课行为模型快照生成第三时间段的排课行为模型，具体包括：确定所述第三时间段中的各个第二时间段的时间权重；其中所述时间权重根据每个第
二时间段与当前时间的间距做权重衰减得到；根据Σ(B
n
*T
n
)/ΣT
n
，确定每个学校的所述排课行为模型中的所述教师行为参量、所述班级行为参量和所述课程行为参量；其中B
n
为第n个所述第二时间段的所述排课行为模型快照中的所述教师行为参量快照、所述班级行为参量快照或所述课程行为参量快照，T
n
为第n个所述第二时间段的时...
【专利技术属性】
技术研发人员：周林，
申请(专利权)人：北京晓羊教育科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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