CN107392489A - 一种基于分布式网络的教育管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智能排课技术领域,公开了一种基于分布式网络的教育管理方法,包括以下步骤:将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置,排坑占优先位,生成一个初级课表;由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理,将所有余下课程随机添加到课表中,生成次级课表;取预设时长内生成的次级课表进行筛选,对取出来的每个次级课表进行评估,生成最终课表。本发明能够使排课过程简单化,提高排课效率。
Description
技术领域
本发明属于智能化排课技术领域,尤其涉及一种基于分布式网络的教育管理方法。
背景技术
排课问题早在70年代就证明是一个NP完全问题(多项式复杂程度的非确定性问题),即算法的计算时间是呈指数增长的,这一论断确立了排课问题的理论深度。对于NP问题完全问题目前在数学上是没有一个通用的算法能够很好地解决。排课算法是一个复杂程度相当高的算法,穷举是行不通的。不同的班级,不同的教师的课程纵横交错,不可能对每一种组合一一穷举。一间不到三十个班的学校,其课程组合的数量级常常超过整个宇宙质子数的总和。
对NP完全问题研究的主要思想是如何降低其计算复杂度。即利用一个近似算法来代替,力争使得解决问题的时间从指数增长化简到多项式增长。结合到课表问题就是建立一个合适的现实简约模型,利用该简约模型能够大大降低算法的复杂度,便于程序实现,这是解决排课问题一个很多的思路。
近半个世纪以来,人们对课表问题的计算机解法做了许多尝试。其中,课表编排的整数规划模型将问题归结为求一组0-1变量的解,但是其计算量非常大。解决0-1线性优化问题的分支一定界技术却只适用也规模较小的课表编排,Mihoc和Balas(1965)将课表公式化为一个优化问题,Krawczk则提出一种线性编程的方法。Junginger将课表问题简化为三维运输问题,而Tripathy则把课表问题视作整数线性编程问题并提出了大学课表的数学模型。
此外,有些文献试图从图论的角度来求解排课表的问题,但是图的染色问题也是NP完全问题,只有在极为简单的情况下才可以将课表编排转化为二部图匹配问题,这样的数学模型与实际相差太远,所以对于大多数学校的课表编排问题来说没有实用价值。
目前,解决课表方法的问题有:模拟手工排课法,图论方法,拉格朗日法,二次分配型法等多种方法。由于课表约束复杂,用数学方法进行描述时往往导致问题规模剧烈增大,这已经成为应用数学编程解决课表问题的巨大障碍。国外的研究表明,解决大规模课表编排问题单纯靠数学方法是行不通的,很难排到一个符合实际情况的课表。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于分布式网络的教育管理方法,能够使排课过程简单化,提高排课效率。
本发明实施例是这样实现的:
一种基于分布式网络的教育管理方法,包括以下步骤:
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置,排坑占优先位,生成一个初级课表;
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理,将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程,将所有大科课程随机添加到初级课表中,生成多个大科课程课表,将所有小科课程随机添加到大科课程课表中,生成多个大小科课程课表,将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中,生成次级课表;
在每台服务器中设置各自的评分规则,同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选,根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估,生成同一台服务器中每个次级课表的分数,所述评分规则包括:大科课时优先排上午,非大科课时优先排下午,得a分;当天课时超一节以上的,优先连堂上课,得b分;同一时间同一教师不能同有课时任务,得c分;同一时间同一场地不能多个课时复用,得d分;当天课时大于两节的,上午和下午随机1-2或2-1比例排课,得e分;教师授课班级课时进度保持一致,得f分;所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数;
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序,按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
其中,所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。
其中,当选择出最终课表后,可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整;所述人工调整为:提供预先安排课时功能,优先处理预定课时和/或提供教师课时限制,规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制,规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置,提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制,规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
本发明实施例通过优先排位的方式对课程进行排列,提供人工设定的条件限制,基于这些原则下的随机排列从而生成出次级课表,再对次级课表进行评分,得出评分较高的课表供用户选择,以及提供对最终课表的人工调整功能,增加了排课的灵活性,使排课更加符合实际的教学需求,排出课程的好课率高;由于采用分布式布置的多台服务器的网络架构,数据处理能力大大提高,不管是初排课表还是重排课表都大大提高了效率。
附图说明
图1是本发明的排课方法流程图;
图2是本发明中多台服务器分布式布置的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例通过优先排位的方式对课程进行排列,提供人工设定的条件限制,基于这些原则下的随机排列从而生成出次级课表,再对次级课表进行评分,得出评分较高的课表供用户选择,以及提供对最终课表的人工调整功能,增加了排课的灵活性,使排课更加符合实际的教学需求。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述:
如图1和图2所示,一种基于分布式网络的教育管理方法,包括以下步骤:
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置,排坑占优先位,生成一个初级课表;
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理,将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程,将所有大科课程随机添加到初级课表中,生成多个大科课程课表,将所有小科课程随机添加到大科课程课表中,生成多个大小科课程课表,将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中,生成次级课表;
在每台服务器中设置各自的评分规则,同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选,根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估,生成同一台服务器中每个次级课表的分数,所述评分规则包括:大科课时优先排上午,非大科课时优先排下午,得a分;当天课时超一节以上的,优先连堂上课,得b分;同一时间同一教师不能同有课时任务,得c分;同一时间同一场地不能多个课时复用,得d分;当天课时大于两节的,上午和下午随机1-2或2-1比例排课,得e分;教师授课班级课时进度保持一致,得f分;所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数;
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序,按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。举例说明,一台服务器中,如果a、b、c、d、e为1,f为2,另一台服务器中a、b、c、d为1,e、f为2,也可以是a、b、c为1,d、e、f为2,还可以是a、b、c为1,d、e为2,f为3,也就是说a、b、c、d、e和f可以是任意大于等于1的整数,如果a的数值大,说明评分规则里看中a所代表的那条规则在比分中的比重大,如果b的数值大,说明评分规则里看中b所代表的那条规则在比分中的比重大,每个学校评判课表的侧重点不同,所以可以给a、b、c、d、e和f设置该学校需要的重点,当然也可以设为同等重要,这些值都设成同一个数值,也是可以的。每台服务器设定各自的评分规则,可以提供更多的课表选择,这样选择就会更多,学校可以根据自身的情况去设定,更有利于得到想要的课表。需要强调的是,本发明中之所以采用分布式布置服务器,每台服务器独立工作,每台服务器分析的重点不同,这样就提供了更多的维度筛选课表,使排课更能体现需求,增加了课表选择的自由度。
当选择出最终课表后,可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整;所述人工调整为:提供预先安排课时功能,优先处理预定课时和/或提供教师课时限制,规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制,规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置,提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制,规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
图2中,本发明所用的服务器采用分布式布置,结点1、结点2、结点3等这些都是各台服务器,调度中心相当于控制输入端,分别与各个结点进行数据交互。
因学校有固定课程的需要,所以预先将已固定的课程优先设定,同时各课程的排他性,基于一定的随机算法下,大科因课程重要程度高、连课多等多方面因素,优先排入队列,小科不用预先规定具体每一天的课时量,通过谁课多谁先排的概率越大的原则,按天循环,由于第一趟会有部分学科错过一些坑,遗漏下来的小科目将有机会重新计算优先顺序,并重新去填坑,最后将包含有0.5课时的学科填入空余坑,这样就得到了次级课表,由于次级课表的数目庞大,因此需要进行进一步筛选才能提供给用户进行选择。
排课是个无解的命题,当前没有任何一款排课算法能百分百完美生成课表,唯一解决办法只能求近似解。本发明的方法采用随机算法排课,课时任务在不冲突的情况下随机分配到具本节次,使用高配服务器每秒产生百万级课表数据,通过概率核算,有近千分之一的机会生成一张近似解,再优先取出多个近似解进行再次筛选。单台每秒百万级课表数据级并不一定能生成一张相对完美的课表,为解决这一问题,本发明中使用分布式布署多台高配服务器进行算法运算,提高数据基数,同时也相对提高生成近似解课表的概率。在规定时长内通过多台服务器排课,取规定时间内近似解再次筛选。分布式部署排课***可设置各服务器算法侧重点不同,同时运算避免重复课表过多。当生成数据级足够大时,本发明通过对课表优秀程度打分,将一些硬性指标作为评分标准,对每一张课表进行打分,最后对分值进行排名,前几名可保留,提供给用户自行挑选合适课表。本发明中,提供手动调整功能,方便用户在挑选课表完成后对课表进一步调整,使课表更贴近教学需求,调整功能提供过滤冲突项功能,方便用户方便直观调整课表;提供教师课表、班级课表、总课表功能,方便学校从多维度查看和导出课表信息;提供导入课表功能,当***的近似解课表依然满足不了学校需求时,学校可先行预排一份课表导入排课***,可以通过半自动方式进行手动调整和查看导出。由随机算法生成的课表,一次结果不理想可再次排课,排课结果不尽相同,各有长短。用户可自行选择课表,直到得到一张相对完美的课表。
同时,由于各学校、年级对课表的需要不一,也同时考虑到计算力提升的方便性,整套***基于分布式构建。本发明的目的在于提供基于神经网络的模型化排课***,其可以自动执行学校对复杂排课的需要,将排课这一复杂的过程简单化,解决当前大部分排课需要大量的人工成本的问题,提高学校工作效率。分布式布置的服务器保证了重排一次速度快,排出课程的好课率高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于分布式网络的教育管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置,排坑占优先位,生成一个初级课表;
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理,将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程,将所有大科课程随机添加到初级课表中,生成多个大科课程课表,将所有小科课程随机添加到大科课程课表中,生成多个大小科课程课表,将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中,生成次级课表;
在每台服务器中设置各自的评分规则,同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选,根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估,生成同一台服务器中每个次级课表的分数,所述评分规则包括:大科课时优先排上午,非大科课时优先排下午,得a分;当天课时超一节以上的,优先连堂上课,得b分;同一时间同一教师不能同有课时任务,得c分;同一时间同一场地不能多个课时复用,得d分;当天课时大于两节的,上午和下午随机1-2或2-1比例排课,得e分;教师授课班级课时进度保持一致,得f分;所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数;
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序,按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式网络的教育管理方法,其特征在于:所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式网络的教育管理方法,其特征在于:当选择出最终课表后,可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整;所述人工调整为:提供预先安排课时功能,优先处理预定课时和/或提供教师课时限制,规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制,规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置,提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制,规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
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