一种基于人工智能的教学管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及教学管理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的教学管理系统及方法，包括课程信息获取模块、教室信息获取模块、排课业务集合确定模块、约束条件确定模块、目标函数建立模块、最优规划模块、优化模块，其中最优规划模块用于基于改进型遗传算法，以及确定的目标函数和约束条件，实现对排课业务集合中排课方案的多目标优化；优化模块，用于根据多目标优化的结果，对排课业务集合的排课方案进行优化，并生成对应的最佳排课方案。并生成对应的最佳排课方案。并生成对应的最佳排课方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的教学管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及教学管理
，具体涉及一种基于人工智能的教学管理系统及方法。

技术介绍

[0002]排课的本质就是为所有的课程安排一组适当的教学时间和地点，使教学工作能够顺利进行。排课问题是各学校在教学资源管理、最优化配置上面临的主要难题。
[0003]排课任务大多人工进行，由实践经验丰富的人员集中进行编排，协调出现的各种矛盾，反复检查任务的合理性，修正课表，直至符合要求。由于人工排课没有任何的理论指导，主要依靠排课者的经验，整个课程的排布不合理无法及时知晓，同时对应的排课效率较为低下。
[0004]基于此，急需要一种基于人工智能的教学管理系统及方法，能够解决现有技术中对课程排布不合理，排课效率低的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术意在提供一种基于人工智能的教学管理系统及方法，能够解决现有技术中对课程排布不合理，排课效率低的问题。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于人工智能的教学管理系统，包括：
[0007]课程信息获取模块，用于获取学生的报课信息，并对所获取到的报课信息进行数据统计，统计出每一个课程所对应的课程信息，所述课程信息包括课程科目、课程时长、报课人数、单个学周的课时数；
[0008]教室信息获取模块，用于对学校内的所有教室信息进行获取，所述教室信息包括教室座位数、单个学周的最大可用时长；
[0009]排课业务集合确定模块，用于根据课程信息和教室信息，确定各个课程所对应的排课方案规划的排课业务集合；
[0010]约束条件确定模块，用于确定排课业务集合中各个业务所对应的约束条件；
[0011]目标函数建立模块，用于建立排课业务集合中各个业务所对应的目标函数；
[0012]最优规划模块，用于基于改进型遗传算法，以及确定的目标函数和约束条件，实现对排课业务集合中排课方案的多目标优化；
[0013]优化模块，用于根据多目标优化的结果，对排课业务集合的排课方案进行优化，并生成对应的最佳排课方案。
[0014]本方案的原理及优点是：在本方案中，首先是第一时间对学校学生所对应的报课信息进行获取，这样就能够第一时间准确的对学校的学生报课情况进行了解，之后就会对该学校所有的教室所对应的教室信息进行获取，之后根据课程信息和教室信息，进行排课方案的规划，生成排课业务集合，然后在需要进行排课的时候，就会基于改进型遗传算法以
及确定的目标函数和约束条件，实现对排课业务集合中排课方案的多目标优化，从而实现对最佳排课方案的确定。
[0015]本方案通过对排课方案最优的制定，解决了现有技术中排课方案制定困难，排课合理性差的问题，极大提高了排课方案制定的准确性和可靠性。
[0016]优选的，作为一种改进，所述最优规划模块包括：
[0017]历史数据处理模块，用于从数据库中获取学校的历史最优排课方案，根据获取到的历史最优排课方案，基于当前的学生的报课信息，识别出各个历史最优排课方案中缺少的课程科目，并根据缺少的课程科目和对应的历史最优排课方案，随机产生规模为N的历史初始种群；所述历史初始种群的个体为历史最优排课方案与当前的报课信息进行结合的教室排课的排课规划路径；
[0018]随机方案生成模块，用于随机产生规模为M的当前初始种群，所述当前初始种群的个体为当前的报课信息进行教室排课的排课规划路径；
[0019]第一筛选模块，用于根据历史初始种群和当前初始种群，基于约束条件对历史初始种群和当前初始种群的个体进行筛选判断，所述筛选条件包括最大报课人数约束条件和排课完整度约束条件；若满足约束条件，则对应的排课规划路径为可行解，若不满足，则为不可行解；
[0020]适应度计算模块，用于对筛选后的种群分别进行第一适应度和第二适应度计算：
[0021]所述第一适应度计算如下：
[0022][0023]式中，所述D1为筛选后的种群所对应的空座度总和；所述X
i
为课程科目i在对应的教室i内的空座度；f1为第一适应度；m
i
为教室i在当前时间下的教室座位数，n
i
为课程科目i在当前时刻下的报课人数；
[0024]所述第二适应度计算如下：
[0025][0026]f2＝D2
[0027]所述D2为筛选后的种群中各个个体的匹配度总和，所述Y
j
为课程科目j在所对应的教室j内的匹配度，f2为第二适应度；
[0028]选择模块，用于在第一预设迭代次数内，根据预设的权重比，计算出第一适应度和第二适应度与其所对应的权重比的总和，并根据该总和计算出对应的适应度平均值，选取适应度平均值大于等于第一阈值的种群；
[0029]在超出第一预设迭代次数时，根据迭代次数的大小，对第二适应度所对应的权重比进行动态增加，然后计算出第一适应度和第二适应度所对应的权重比的总和，选取出总
和大于等于第二阈值的种群；
[0030]交叉变异模块，用于对选择出来的种群进行遗传算法的杂交和变异，得到子代种群；变异的逻辑为：
[0031]在第一预设迭代次数内，对选择出来的种群进行筛选，第一适应度排在前10位的种群不进行变异，第一适应度排在后10位的种群进行剔除，剩余的种群进行两两组合，并根据预设最小阈值和预设最大阈值，来对两两组合的种群是否变异进行判断；
[0032]在超出第一预设迭代次数后，则保留第二适应度排在前10为的种群不进行变异，剩余种群均进行变异；
[0033]循环模块，用于在得到子代种群之后，继续执行适应度计算模块，直到满足预设迭代次数量；
[0034]输出模块，用于输出子代种群作为多目标优化的最优排课方案集合。
[0035]有益效果：在本方案中，首先对于初始种群的获取，不单单只是基于当前的报课信息和教室信息，进行随机生成当前初始种群，同时还会基于历史上最优排课方案，识别出该方案相比当前的报课信息中课程科目的区别，然后基于该区别和历史最优排课方案进行历史初始种群的随机生成，通过两种方式得到的种群极大提高了前期种群所对应数据采集的准确性和多样化，为后续的排课优化提供强有力的依据，能够更好的更加准确的匹配出最优的排课方案，极大提高了排课优化的准确性。
[0036]其次通过约束条件即最大报课人数约束条件和排课完整度约束条件来实现对历史初始种群和当前初始种群中各个个体是否满足要求进行判断，即判断种群中各个个体中对应的报课人数是否小于或者等于座位数，以及各个个体中的报课科目是否都有对应的教室，通过这种方式实现对种群的初步筛选。
[0037]同时在进行适应度计算和筛选时，充分考虑在不同的迭代次数下所对应的不同适应度的不同影响程度，例如前期的迭代可能对应的空座度的影响度比较大，后续的随着迭代的不断进行种群之间的空座度相差也越来越小，那么对应的匹配度成为关注的重点，即课程科目与对应的教室的匹配度，在具体选择时，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的教学管理系统，其特征在于：包括：课程信息获取模块，用于获取学生的报课信息，并对所获取到的报课信息进行数据统计，统计出每一个课程所对应的课程信息，所述课程信息包括课程科目、课程时长、报课人数、单个学周的课时数；教室信息获取模块，用于对学校内的所有教室信息进行获取，所述教室信息包括教室座位数、单个学周的最大可用时长；排课业务集合确定模块，用于根据课程信息和教室信息，确定各个课程所对应的排课方案规划的排课业务集合；约束条件确定模块，用于确定排课业务集合中各个业务所对应的约束条件；目标函数建立模块，用于建立排课业务集合中各个业务所对应的目标函数；最优规划模块，用于基于改进型遗传算法，以及确定的目标函数和约束条件，实现对排课业务集合中排课方案的多目标优化；优化模块，用于根据多目标优化的结果，对排课业务集合的排课方案进行优化，并生成对应的最佳排课方案。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的教学管理系统，其特征在于：所述最优规划模块包括：历史数据处理模块，用于从数据库中获取学校的历史最优排课方案，根据获取到的历史最优排课方案，基于当前的学生的报课信息，识别出各个历史最优排课方案中缺少的课程科目，并根据缺少的课程科目和对应的历史最优排课方案，随机产生规模为N的历史初始种群；所述历史初始种群的个体为历史最优排课方案与当前的报课信息进行结合的教室排课的排课规划路径；随机方案生成模块，用于随机产生规模为M的当前初始种群，所述当前初始种群的个体为当前的报课信息进行教室排课的排课规划路径；第一筛选模块，用于根据历史初始种群和当前初始种群，基于约束条件对历史初始种群和当前初始种群的个体进行筛选判断，所述筛选条件包括最大报课人数约束条件和排课完整度约束条件；若满足约束条件，则对应的排课规划路径为可行解，若不满足，则为不可行解；适应度计算模块，用于对筛选后的种群分别进行第一适应度和第二适应度计算：所述第一适应度计算如下：式中，所述D1为筛选后的种群所对应的空座度总和；所述X
i
为课程科目i在对应的教室i内的空座度；f1为第一适应度；m
i
为教室i在当前时间下的教室座位数，n
i
为课程科目i在当前时刻下的报课人数；
所述第二适应度计算如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：李响，郎兴利，
申请(专利权)人：重庆电子工程职业学院，
类型：发明
国别省市：