ЭКСПЕРТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ РАСПИСАНИЯ ЗАНЯТИЙ ПРИ ЕГО СОСТАВЛЕНИИ И КОРРЕКТИРОВКЕ (2022)
Представлен подход к формированию оценочных (целевых) функций качества расписания с целью дальнейшей автоматизации процессов контроля, оценки и анализа изменений непосредственно во время работы по составлению и корректировке расписания занятий. Подход обеспечивает возможность оперативной работы с расписанием с учетом значений оценочных функций, осуществления выбора наилучших из возможных вариантов изменения расписания с целью улучшения значений оценочных функций.
Идентификаторы и классификаторы
Широко применяются и эвристические методы, основанные на здравом смысле, квалификации и опыте диспетчера, ответственного за составление расписания. Нами разработана автоматизированная система, включающая диалоговый режим работы, для составления расписания занятий в высших учебных заведениях c использованием принципа “светофора” [19]. При окрашивании ячеек таблицы учитываются все виды требований, предъявляемых к расписанию. Зеленый цвет, где учтены все “жесткие” и “мягкие” требования, – наилучший вариант для назначения занятия. Красный цвет означает, что ячейка в расписании недоступна по причине нарушения “жестких” требований. Желтая ячейка является доступной для назначения занятия, но не будут выполнены некоторые “мягкие” требования. И решение о назначении занятия в ячейку желтого цвета возлагается на диспетчера. Именно от занятий, которые назначаются в ячейки желтого цвета, и зависит качество расписания. Диспетчер может отслеживать качество расписания, не прерывая основную работу по его составлению. Цена каждого требования определяется весовым коэффициентом, который зависит от его приоритета в формировании расписания.
Список литературы
-
Herath Achini Kumari. Genetic Algorithm For University Course Timetabling Problem: electronic Theses and Dissertations. 2017. 443 p. URL: https://egrove.olemiss.edu/etd/443 (date accessed: 18.03.2022).
-
Naderi B. Modeling and Scheduling University Course Time tabling Problems // International Journal of Research in Industrial Engineering. 2016. Vol. 5, no. 1(4). P. 1-1.
-
Md Shahriar Mahbub, Shihab Shahriar Ahmed, Kazi Irtiza Ali, Md. Taief Imam. A Multi-Objective Optimization Approach for Solving AUST Classtimetable Problem Considering Hard and Soft Constraints // International Journal of Mathematical Sciences and Computing (IJMSC). 2020. Vol. 6, no.5. P.1-14. EDN: HCISER
-
Айда-заде К. Р., Рзаева С. Г. Система составления, анализа и корректировки расписания занятий в вузе // Информационный бюллетень Омского научно-образовательного центра ОмГТУ и ИМ СО РАНвобласти математики и информатики. 2019. Т. 3, № 1. C. 66-69.
-
Rappos E., Thiémard E., Robert S., Hêche J.-F. A mixed-integer programming approach for solving university course timetabling problems // Journal of Scheduling. 2022. Vol. 25, no. 1. P. 1-14. URL: 10.1007/s10951-021-00715-5 (date accessed: 20.02.2022). DOI: 10.1007/s10951-021-00715-5(dateaccessed
-
Rudova H., Vlk M. Multi-criteria soft constraints in timetabling // Proceedings MISTA. 2005. P. 11-15.
-
Caramia M., Giordani S. Curriculum-Based Course Timetabling with Student Flow, Soft Constraints, and Smoothing Objectives: an Application to a Real Case Study // SN Operations Research Forum, Springer 2020, Vol. 1, no. 11. P. 1-21.
-
Шишканова Т. А. Алгоритм оптимизации учебного расписания в вузе // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015. № 1. С. 416-422. EDN: TJLKBJ
-
“1С: Автоматизированное составление расписания. Университет”. URL: http://solutions.1c.ru/asp_univer/features (дата обращения: 20.01.2022).
-
Снитюк В. Е., Сипко Е. Н. Штрафные функции в задаче составления расписания занятий // Математичнi машини i системи. 2015. № 3. С. 158-163. EDN: VMBMML -
Подиновский В. В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. 64 с. -
Bello G.S., Rangel M.C., Boeres M.C.S. An approach for the class/teacher timetabling problem // 7th International Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling (PATAT'08). 2008. Р. 1-6. -
Rudová H., Murray K. University course timetabling with soft constraints // International Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling. Berlin: Springer, 2002. P. 310-328. -
Хасухаджиев А. С. Формирование системы показателей для автоматизации учебного расписания типового вуза // Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2017. № 3. С. 7-19. EDN: ZATCCL -
Petrovic S., Burke E. University timetabling // Handbook of Scheduling: Algorithms, Models, and Performance Analysis. Chapman Hall: CRC Press, 2004. Part VI, Chapter 45. P. 1-14. -
Гафаров Е. Р., Лазарев А. А. Математические методы оптимизации при составлении учебного расписания // Новые информационные технологии в образовании: сб. науч. тр. М.: 1С-Паблишинг, 2013. Ч. 2. C. 51-55. -
Безгинов А. Н., Трегубов С. Ю. Обзор существующих методов составления расписания // Информационные технологии и программирование. М.: МГИУ, 2005. Вып. 2(14). С. 5-18. -
Семенов С. П., Татаринцев Я. Б. Сравнительный анализ подходов к автоматизации составления расписаний учебных занятий в образовательных учреждениях // Известия Алтайского государственного университета. 2010. № 1-1. C. 103-105. EDN: NAVVUT -
Айда-заде К. Р., Рзаева С. Г., Талыбов С. Г. Автоматизированная диалоговая система для составления расписания занятий в высших учебных заведениях // Problems of Information Technology. 2020. Vol. 11. P. 62-73. DOI: 10.25045/jpit.v11.i1.08 -
Астахова И. Ф., Фирас А. М. Составление расписания учебных занятий на основе генетического алгоритма // Вестник ВГУ. 2013. № 2. C. 93-99. EDN: RLSZYT -
Снитюк В. Е., Сипко Е. Н. Об особенностях формирования целевой функции и ограничений в задаче составления расписания занятий // Математичнi машини i системи. 2014. № 3. С. 88-95. EDN: TBSUHT -
Деканова М. В. Экспертное ранжирование важности частных критериев оптимальности расписания в условиях неопределенности // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C. 2015. № 12. С. 40-45.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В процессе проведения исследования был разработан подход детекции фейковых новостей. Предложенный алгоритм состоит из: векторизатора на основе FastText, алгоритма кластеризации и набора полносвязных нейронных сетей. Алгоритм реализован на языке Python с использованием библиотек для машинного обучения, создано API с помощью фреймворка Flask. Программный комплекс развернут в сети интернет и доступен для пользователей.
В статье рассмотрены вопросы создания web-приложения оценки гостиниц. На основе анализа аналогичных web-приложения выделены основные элементы. Рассмотрены инструменты создания web-приложения. Предложена модель формирования оценки гостиниц. На основе модели осуществляется подбор гостиниц по запросу пользователя.
Рассматривается задача идентификации зависящего от температуры коэффициента теплопроводности вещества в трехмерном случае. Проведено численное исследование устойчивости разработанного алгоритма идентификации коэффициента теплопроводности. Показано, что при решении задачи с помощью алгоритма, основанного на применение методологии Быстрого Автоматического Дифференцирования, возмущение искомого коэффициента теплопроводности имеет тот же порядок, что и вызвавшие его возмущения экспериментальных данных.
Издательство
- Издательство
- ОмГТУ
- Регион
- Россия, Омск
- Почтовый адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- Юр. адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- ФИО
- Корчагин Павел Александрович (Ректор )
- E-mail адрес
- info@omgtu.ru
- Контактный телефон
- +7 (381) 2653407
- Сайт
- https://omgtu.ru/