Модели составления расписания занятий на основе генетического алгоритма на примере вуза Ирака

• Автор: Асвад Фирас М.
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 134 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Анализ моделей и методов составления расписания учебных занятий
1.1 Информационные технологии в сфере образования
1.1.1 Анализ существующих программных комплексов решения задачи составления расписания
1.1.2 Основные подходы к решению задачи составления расписания
1.2 Задача выбора и составление расписания
1.2.1 Общие вопросы, связанные с теорией расписаний
1.3 Анализ методологий и современных средств проектирования программных комплексов
1.3.1 Структурный подход к разработке программного обеспечения
1.3.2 Объектный подход к разработке программного обеспечения
1.3.3 Объединение структурного и объектного подхода в новом поколении CASE-средств
1.4 Выводы, цель и задачи исследования
Глава II. Решение задачи составления расписания занятий ВУЗа, с использованием генетических алгоритмов
2.1 Постановка математической модели задачи составления расписания
2.2 Систематизация исходной информации
2.3 Описание разработанного агрегативного генетического алгоритма
2.4 Результаты практического применения разработанной модели синтеза учебного плана
2.5 Выводы по второй главе
Глава 3 Структура программного комплекса информационной системы в образовании
3.1 Г рафические диаграммы UML
3.1.1 Определениетребований к системе при помощи диаграммы Use Case
3.1.2 Machine Diagram (диаграммы состояний). Создание модели поведения системы при помощи диаграммы Statechart
3.1.3 Описание взаимодействия при помощи Sequence diagram
3.1.4 Диаграмма классов
3.2 Информационные потоки данных
3.2.1 Схема работы алгоритма
3.2.2 Схема работы программы
3.3 . Выводы по третьей главе
Глава 4. Использование программного комплекса для решения задачи

4.1 Средства реализации
4.2 Требования к аппаратному и программному обеспечению
4.3 Описание программного комплекса
4.4 Работа с программным комплексом
4.4.1 Описание создания расписания^ Create Time Table)
4.4.2 Невидимые компоненты С # для связи программы с БД
4.5 Show Time Table : Результаты работы
4.6 Структура проекта
4.7 Подключение к БД
4.8 Описание программного продукта
4.9 Выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЛИТЕРАТУРЫ 121 ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы
Развитие исследований, направленных на решение задачи составления расписания, можно разбить на два этапа. Первый этап имеет начало в 80-е годы и заканчивается в середине 90-х. В этот период масштабно применяются классические методы решения задач целочисленного программирования: метод полного перебора, метод раскраски графа, метод ветвей и границ (Безганов
А.Н., Трегубов С.Ю., Логоша Б.А., Петропавловская A.B., Гусева Н.Я.). Используемые в этих разработках методы имеют высокую степень формализации как самой задачи, так и используемых алгоритмов. Применение классических методов в образовательных системах обучения становится малоэффективным ввиду большой размерности задачи и значительных временных затрат. Это привело к появлению методов, получивших название интеллектуальных, положившему начало второму этапу. В их основе лежит использование различных эвристик и эвристических алгоритмов (Костин Л.А., Клеванский H.H., Маслов М.Г.). Решение задачи составления расписания с помощью эвристик не гарантирует нахождения глобального оптимума. Существует ряд работ, использующих для автоматизации составления расписания математический аппарат нечеткой логики (Ханов Г.В., Алабужев Е.В., Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьев Е.В. и д.р.). Нечеткая логика позволяет заметно упростить формализацию требований, но часто приводит к построению расписания, имеющего не лучшие характеристики в результате перехода от «жестких» требований к более «мягким». В настоящее время для решения задачи составления расписания применяется ещё один новый подход -нейронные сети (Пилиньский М., Рутковская Д.). Важнейшим недостатком применения этого подхода является сложность выбора начального состояния нейронной сети. В последние годы особое распространение получили исследования методов эволюционного поиска (Ерунов В.П., Морковин И.И., Каширина И.Л., Низамова Г.Ф., Коробкин A.A.). Применение методов

в виде совокупности объектов меньшего размера в теории принято называть декомпозицией.

Рис. 2.3 Декомпозиция исходного объекта.
На рис. 2.3 изображена декомпозиция объекта исследуемой области. Удаление из объекта слабых связей, приводит к делению его на две части меньшего размера. Это позволяет провести их автономный анализ и синтез. Деление на сильные связи и слабые может носить как естественный, так и искусственный характер. Удаление слабых связей и декомпозиция объекта позволяет на этапе проектирования как можно удобнее представить исходную информацию. Объект а) на рис. 2.3 благодаря декомпозиции можно рассматривать с точки зрения расписания. В нём хранится информация о том, какие занятия необходимо проводить в группе. Данный объект можно рассматривать как требование, которое необходимо обслужить. Объект б) на