高校课程调度系统的研究与实现

课程调度是高校教务管理的重要工作，是学校日常教学、资源合理使用的关键一环。当学校规模较小时，排课的数据量和约束条件较少，人工排课的方法尚可适用，但是随着学校规模的不断扩大，人工排课的效率和资源协调能力已经难以满足要求。文中借鉴一种需求资源矩阵的算法，对其进行了改进，并以此算法为核心，设计并实现了一个适合多校区、资源冗余较少、约束条件较多的课程调度系统，较好地解决了高校的课程调度问题。     

基于网络的微机实验室排课系统分析与设计

本文是在高校课程编排算法和已完成大规模课程安排的基础上进行实践环节实验室排课算法,并开发而成小型自动排课系统。排课问题的研究主要是解决各种教学资源如实验室、教师的合理有效利用问题,避免教师、班级在上课时间、地点上的冲突,使排课时间分配均匀。在算法设计中为排课操作设置了不同的优先级,逐级排课,有效解决了实验室少而课程集中的问题,提高了排课的成功率。另外,系统为教师和教室分别设计了排课级别,从而能够避免教学资源过于集中地使用,实现均衡化利用,亦可能够结合各课程情况适当调节班级的课程和人数。     

基于改进粒子群算法排课问题研究

排课问题属于背包问题中具有重要实用价值的一类优化组合难题,描写了如何利用粒子群算法解决排课中的多种冲突.但由于粒子群算法有收敛速度慢且易收敛于局部最优的缺点,针对排课问题中最优解的分布特点,对粒子群算法进行了改进.改进后的算法与传统算法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.     

浅谈蚁群算法在排课问题中的应用研究

排课问题应该是教务处普遍关心的问题,如何解决排课中课程冲突问题是关键,工作的效率能否得到提高,系统运行通畅是保障教学调度的前提,当前排课系统不断在创新改进,那么蚁群算法是一种新型算法,该文是从蚁群算法、排课相关问题进行了阐述,并针对在排课过程中存在的弊端,提出了新改进的蚁群算法,并对其性能进行了分别比较和分析,在运用新的算法后大大的提高了工作效率,减少了在运行过程中的冲突情况。     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题，利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先，将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重，以加快寻优速度；然后，为了防止种群陷入局部最优，定义了种群相似度函数；最后，在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度，从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明，SAPSO在收敛速度较快的情况下，寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

高校自动排课的程序实现

排课是高校教学管理中最重要、最繁重的工作之一.对于高校纷繁复杂的课程和专业，一直没有很好的解决方法.本文借鉴相关排课理论，在分析一些排课软件的基础上，提出一种基于禁忌搜索算法的排课程序实现.该程序主要是解决教师、班级在上课时间、地点上的冲突问题，同时兼顾提高各种教学资源的利用效率.     

智能排课系统的人性化设计研究

探讨人性化智能排课系统在兼顾教师意愿的情况下对教室、教师、班级、课程、时间等多项条件进行设置,并指定不同优先级.该系统根据设定的条件和优先级进行自动排课,从而提高教师满意度及排课系统的科学性.     

基于TOPSIS算法优化高校实验排课系统研究与实现

目前各高校、普通高校等教育机构在教学排课上普遍采用回溯算法、贪心算法以及遗产算法等进行课程编排,这种编排方式在编排数量大,约束复杂的情况下是无法得到人性化的排课效果,比如:学生上课在时间上过于拥挤,上课地点空间跨度太大,以上算法在计算机上执行来完成排课工作还是会存在各种各样的缺陷。目前所存在的排课算法研究也是相当多的,但是在实际执行结果上并不能完全适应学生以及教师便捷地授课和上课的实际的需求。因而本文在已有研究基础上提出基于TOPSIS算法来优化高校实验排课设计以解决在课程安排紧凑,实验课室有限情况下的排课困难的问题。     

高校排课管理系统的设计与实现

近年来,随着高校教育事业的不断发展,学生人数不断增加,课程开设也不断向着广度和深度发展,但是由于师资与教学设备得不到及时补充,使得原有的教务管理方法远远不能适应形势的需要,要充分利用现有资源,课程表编排则是解决这一问题的较好手段。因此,课程编排逐渐成为教务管理的重要内容。本系统开发的目标是:实现教务排课管理的智能化,在现有教室、教师资源的情况下,提高排课工作的准确性和及时性,进一步提高工作效率,满足教务管理工作不断发展的要求。     

高校排课管理系统的设计与实现

近年来,随着高校教育事业的不断发展,学生人数不断增加,课程开设也不断向着广度和深度发展,但是由于师资与教学设备得不到及时补充,使得原有的教务管理方法远远不能适应形势的需要,要充分利用现有资源,课程表编排则是解决这一问题的较好手段。因此,课程编排逐渐成为教务管理的重要内容。本系统开发的目标是:实现教务排课管理的智能化,在现有教室、教师资源的情况下,提高排课工作的准确性和及时性,进一步提高工作效率,满足教务管理工作不断发展的要求。     

基于遗传算法解决排课问题的探索

通过分析排课问题的约束条件,提出了一种基于遗传算法的排课方法。算法考虑了高校排课过程中存在诸多资源约束因素,算法改善了排课的收敛性和效率。     

高校课表编排方法探讨

高校课表编排的基本过程是对设定了课程、班级、教师的教学任务安排合理的时间-教室对.给出课表编排问题的数学描述,从集合论和关系代数的角度讨论了排课任务优先级函数、可用时间片、教室选择算法,采用回溯法及基于阀值的深度优先的搜索方法解决了排课中的冲突问题.     

基于网络的全因素课表编排系统的设计与实现

从系统的设计思想、课表编排近似算法以及实现技术对全因素课表编排系统的设计进行探讨,提出了一种优化时间、课程、班级、教师、教室等教学资源调度的排课近似算法,算法的设计采用以课程为单位进行排课的设计思路,并采用时段编码的方式,为每一门课程安排合适的时间一教室,经过对算法的可行性分析,该算法的设计可使课表编排的冲突尽量减少,排课结果更具科学性和合理性。系统采用Browser／Web Server／DB三层结构模型架构,最终实现了基于Internet及校园网的全因素课表编排与发布系统。     

《环境化学》网络课程群建设的方法与实践

课程群建设是高校教学改革过程中出现的一种新型的课程建设模式。在课程群建设过程中,充分利用了现代资源网络化与信息化的特点,使教学内容具有明显的时代性、先进性。探讨了《环境化学》课程群网络建设的方法和教学实践,课程的开放性强,促进了学生的个性化发展,改善了教师的多层次化教学方式,反映了高校网络课程建设的一种新趋势。     

教学管理数学模型的建立与应用

教学管理工作中,排课是一项十分复杂、棘手的工作。如何利用有限的师资力量和有限教学资源,排出一个合理的课程安排结果,对稳定教学秩序、提高教学质量有着积极的意义。排课本质上是时间表问题的一类典型应用,将教学管理工作中遇到的问题与数学建模思想相结合,对排课问题进行合理抽象,建立了排课问题的数学模型。在此基础上,利用遗传算法对所建立的数学模型进行求解,给出染色体编码方案和适应度函数,设计并实现了排课系统,从理论上较好地解决了课程安排过程中的难题,为开发具有实用价值的排课系统提供了理论依据。     

特殊要求时间段的排课问题数学模型

本文对排课问题的约束条件进行深入分析,将教师、班级、课程捆绑成一个教学任务单元,并以比较重要的课程尽可能地安排在授课效果较好的节次中且多学时课程安排要尽量均匀分布为目标函数,建立0-1整数规划模型,最后结合自然班固定教室的特点,设计出启发式算法求其可行解。     

基于规则和遗传算法的实验室排课算法研究

为解决实验室排课这一NP组合优化问题,设计了基于规则和遗传算法的实验室排课算法.首先对用到的数据库和数据结构进行了定义,然后采用遗传算法进行排课,最后引入排课规则解决对实验室按优先级排课的问题.同时,也给出了一种排课冲突的解决方法.实验证明该算法能很好地解决实验室排课问题.     

基于提高学生学习效率的排课模型

排课问题是指在有限的时间段和教室数量内调度课程的多因素受限问题,关系着高校的整体教学质量和教学资源的利用。针对现有排课系统忽略学生学习规律的缺陷,本文提出了基于提高学生学习效率的排课模型。根据学生学习规律,结合考虑课程的重要程度、重要课程分配的时间间隔、课程的相似度,课程的难易度等因素,我们增加提高学生学习效率的约束条件,建立了新的排课数学模型。     

基于图论的高校排课系统实现

在参照多种排课算法后,对排课资源进行合理抽象并建模,利用图论染色和最优匹配原理来简化算法,并结合数据库技术给出排课问题的数据存储模式,从而提出一套完整而实用的高校排课系统的可行实施方案.     

基于蚁群算法的机房信息管理系统设计

针对当前机房管理中智能化程度较低的问题,结合当前的信息化技术,提出一种基于B/+SQL server的机房管理系统。其中,以B/S作为框架,将系统分为三层架构,并给出系统的功能组成;然后重点对系统登录模块、课表查询和机房排课模块进行设计。特别是其中的机房排课模块,在对机房排课数学描述的基础上,构建改进蚁群算法来解决传统排课中存在的课程不集中和收敛过早的问题。最后给出部分实现的界面,验证上述开发方案的正确性。