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一个典型的大学课程编排问题
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2009-08-23
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课程表编排问题是TTP 问题之一,Even 等人[1 ]证明了TTP 问题是NP 难问题。课程表编排问题是一个解决时间和空间资源矛盾的多因素优化决策问题,即对班级、教师、时间、课程、教室等五个相互制约的基本因素进行时空安排问题。这种安排问题需要满足一定的约束条件集,如关于教室的位置与容量、时间间隔、特定课程承接关系等方面的约束条件。目前各类学校都存在着学生数量、课程设置增多,而相应的配套硬件资源没有太大变化的情况。这就要求能利用已有的资源,选择最合理的课程表编排方案。近40 年来,人们尝试着用各种方法求解此问题,如整数规划( Integer linear programming) [2 ] 、图着色( Graph cooring) [3 ] 、各种推理搜索方法[4 ] 、进化算法( Evolutionary computation) [5 ] ,等等。
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请你来排课表
现有课程 40 门,编号为 C01~C40;教师共有 25 名,编号为 T01~T25;
教室 18 间,编号为 R01~R18。具体属性及要求见表 1,表 2,表 3:
课表编排规则:每周以 5 天为单位进行编排;每天最多只能编排 8 节课
(上午 4 节,下午 4 节),特殊情况下可以编排 10 节课(晚上 2 节),每门课
程以 2 节课为单位进行编排,同类课程尽可能不安排在同一时间。
你所要解决的问题:
1. 请你结合实际情况建立数学模型,通过编程计算,给出较为合理的课表编排
方案,分析你所给出的方案的合理性。
2. 如果不准晚上排课,排课结果是否有所变化,如何变化?
3. 对教师聘用,教室配置给出合理化建议。
表 1:课程属性及要求:
课程编号 课程类别 周课时数
对教室座位
最大要求数
对教室
类别要求
时间要求
C01 1 4 50
多媒体教室 上午
C02 1 4 30
普通教室 下午
C03 1 6 40
普通教室 下午
C04 1 4 25
多媒体教室 上午
C05 1 3 60
普通教室 下午
C06 2 4 100
普通教室 下午
C07 2 4 50
多媒体教室 上午
C08 2 2 30
普通教室 上午
C09 2 4 40
普通教室 下午
C10 2 3 25
多媒体教室 上午
C11 3 6 60
普通教室 上午
C12 3 4 80
普通教室 上午
C13 3 6 50
多媒体教室 下午
C14 3 2 30
普通教室 下午
C15 3 3 40
普通教室 下午
C16 4 4 25
多媒体教室 上午
C17 4 4 60
普通教室 下午
C18 4 6 90
普通教室 上午
C19 4 4 50
多媒体教室 上午
C20 4 2 50
普通教室 上午
C21 5 4 30
普通教室 上午
C22 5 4 40
多媒体教室 下午
C23 5 3 25
普通教室 上午
C24 5 6 60
普通教室 下午
C25 5 4 100
多媒体教室 上午
1
C26 6 3 50
多媒体教室 下午
C27 6 4 30
普通教室 下午
C28 6 4 40
普通教室 下午
C29 6 4 50
多媒体教室 上午
C30 6 4 30
普通教室 下午
C31 7 6 40
普通教室 上午
C32 7 4 25
多媒体教室 下午
C33 7 3 60
普通教室 无
C34 7 4 80
多媒体教室 上午
C35 7 4 50
普通教室 下午
C36 8 6 30
机房 无
C37 8 4 40
机房 上午
C38 8 2 25
机房 上午
C39 8 4 60
机房 下午
C40 8 4 50
机房 无
表 2:教师属性:
教师编号
能胜任课
程类别
周最大
课时数
对教室类别要求
上课时
间要求
尽可能不同天
上课的教师
T01
1,8
4
多媒体教室或机房 上午
T4
T02 1 4
普通教室 下午
T03 1 6
普通教室 上午
T04 2 4
多媒体教室 上午
T1
T05 2 4
普通教室 下午
T06 2 6
普通教室 无
T07 3 4
普通教室 上午
T08
3,8
3
普通教室或机房 下午
T09 3 4
普通教室 上午
T11,T18
T10 3 6
多媒体教室 上午
T11 4 8
普通教室 下午
T9,
T12 4 4
普通教室 无
T13 4 6
多媒体教室 下午
T14 5 2
普通教室 上午
T15
5,8
3
普通教室或机房 下午
T23
T16 5 4
普通教室 上午
T17 6 4
普通教室 下午
T18 6 6
普通教室 无
T9
T19 6 4
多媒体教室 下午
T20 7 4
普通教室 上午
T21 7 6
普通教室 下午
T22 7 6
多媒体教室 上午
T23
3,8
4
普通教室或机房 无
T15
2
T24
4,8
6
普通教室或机房 上午
T25
6,8
4
普通教室或机房 下午
表 3:教室属性:
教室编号 最大座位数 教室类别
R01 100
多媒体教室
R02 100
普通教室
R03 100
普通教室
R04 50
多媒体教室
R05 50
普通教室
R06 50
普通教室
R07 50
普通教室
R08 60
普通教室
R09 60
普通教室
R10 60
多媒体教室
R11 60
普通教室
R12 60
机房
R13 40
机房
R14 40
机房
R15 40
机房
R16 40
多媒体教室
R17 50
普通教室
R18 40
普通教室
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
解法:解:
认为一节课为一课时,两节课为一节大课,每天分为五节大课:上午两节,下午两节,晚
上一节。
据题述:“ 每门课程以 2 节课为单位进行编排” ,也就是说以“ 大课” 为单位进行编排,所以
将表 1 中的“ 周课时数” 和表 2 中的" 周最大课时数" 均折算成 大课数,即数值需要除以 2
,而那些数值为 3 者,除以 2 后为 1.5 ,作上取整得 2 。那么,如果一次课不足一节大课
则上完前半节后就下课了,下半节教室空闲 不再被利用(高校里都是这样安排的)。
很容易发现按题目所给的三个表,是不存在无冲突的排课方案的,这一点从很多角度都可
以看出来,例如表 1 和表 2 的数据就存在如下矛盾:
当只考虑第 1,2,3 类课程时,
由 表 1 可 知 C01~C15 属 于 1,2,3 类 课 程 , 其 总 课 时 数
为:4+4+6+4+3+4+4+2+4+3+6+4+6+2+3=59.
再看表 2 ,只有 T01~T10 及 T23 这 11 名教师能胜任 1,2,3 类课程,其总共能提供的课时数
为:4+4+6+4+4+6+4+3+4+6+4=49.
也就是说,1,2,3 类课程需要 59 课时,但是教师方面只能提供 49 课时,根本满足不了需求。
因此不存在无冲突的排课方案。
但是现在又必须排出课表来,所以只能是追求极小化冲突:
当然,有一些类型冲突是坚决要避免的,例如:
3
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weiyu2009
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