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時間枠と部屋を効率的に割り当てることができるコース時間割ソフトウェアを開発する必要があります。これは、入学後ベースではなく、カリキュラム ベースのルーチンです。また、効率的とは、スタッフの時間の好みに応じてクラスが割り当てられることを意味し、2 年生が合格できなかったコースを再受講できるように、1 年生と 2 年生のクラスの重複を最小限に抑える必要もあります (3 年生と 4 年生のペアも同様です)。 .

さて、最初は簡単な問題だと思っていましたが、今は違うようです。私が調べた論文のほとんどは、遺伝的アルゴリズム/PSO/シミュレーテッド アニーリングまたはこれらのタイプのアルゴリズムを使用しています。そして、私はまだ問題をGAの問題に解釈できません。私が混乱しているのは、DFSまたはグラフカラーリングアルゴリズムを提案する人がほとんどいないのはなぜですか?

DFS/graph-coloring が使用されている場合、誰かがシナリオを説明できますか? または、それらが提案または試行されない理由。

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複雑な学科でこの問題を解決した私の経験では、厳しい制約 (同じ母集団が受講するコースが重複しないことや、教師の厳しい制約など) は正確な方法でかなり簡単に解決できるということです。この問題を 0-1 整数線形計画法でモデル化し、minisat+ と呼ばれる SAT ベースのツールで解決しました。cplex のような競争力のある商用ツールでも解決できます。したがって、今日のツールでは、入力がかなり大きい場合でも、上記のように近似する必要はありません。さて、ソリューションの最適化は別の話です。多くの(重み付けされた)目標が存在する可能性があり、目標を最小にするソリューションを見つけることは、実際には計算上非常に困難です(私が試したツールは24時間以内に解決できませんでした)。

于 2013-07-06T00:33:20.757 に答える
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このドキュメントでは、GA アプローチを大学の時間割に適用する方法について説明しているため、次の要件に直接適用できるはずです: GA を使用して大学の時間割を解決する

于 2012-12-06T18:14:13.583 に答える