一种基于计算智能的高校多维度自动排课方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于计算智能的高校多维度自动排课方法及系统，该方法包括：获取用于自动排课的动态数据和静态数据；根据课程表信息中的课程类型属性不同，对不同课程的类型属性设置标注以为课程表信息赋予固定属性；获取构建动态数据的约束条件和静态数据的约束条件；根据动态数据的约束条件和静态数据的约束条件，建立计算智能模型并进行迭代计算，获得最终的排课方案。本发明专利技术通过引入先进的计算智能技术，提升高校排课的效率、灵活性和智能化水平，解决了传统排课方法中的不足，为高校提供一种更加高效、智能和适应性强的排课解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算智能，具体涉及一种基于计算智能的高校多维度自动排课方法和系统，能够解决多维度多冲突自动排课系统问题。

技术介绍

1、在高校排课系统的研究领域，已有许多研究方案针对课程安排问题提出了不同的解决方法。这些方案大体可以分为以下几类：基于规则的方法、基于优化算法的方法以及基于人工智能的方法。

2、首先，基于规则的方法是最早出现的。这类方法通常依赖于一组预设的规则和约束条件，例如教师的授课时间、教室的容量限制、学生的课程选择等。基于规则的排课系统通过设定优先级和约束条件来生成排课表。例如，某些系统会设置规则以确保每位教师的授课时间不与其个人安排冲突，同时满足教室使用的最大化。然而，这些规则在应对复杂、多变的排课需求时，可能会显得不够灵活，难以适应多变的教学环境和需求。

3、其次，基于优化算法的方法在近年来得到了广泛应用。这类方法将排课问题转化为优化问题，通过数学优化技术来寻找最优解。这些算法通过模拟自然选择、物理过程等机制，逐步改进排课方案，直到找到一个满足各项约束条件的最优解。例如，遗传算法可以模拟自然选择过程，并逐步筛选本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述S2包括：

4.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述静态数据的约束条件包括：同一时刻，一个教室仅能开设一门课程；同一时刻，一个老师仅能教授一门课程；同一时刻，一个班级仅能参与一门课程；教室座位个数大于或等于学生总数；

5.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课...

【技术特征摘要】

1.一种基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特征在于，所述静态数据的约束条件包括：同一时刻，一个教室仅能开设一门课程；同一时刻，一个老师仅能教授一门课程；同一时刻，一个班级仅能参与一门课程；教室座位个数大于或等于学生总数；

5.根据权利要求1所述的基于计算智能的高校多维度自动排课方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张元侨，高原，潘珂，公茂果，李晖，王依新，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：