V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

В современном мире всё чаще возникает проблема разработки программных средств автоматизированного расписания. Для решения этой проблемы были проанализированы существующие методы и алгоритмы составления расписания с возможностью полной автоматизации большого объема исходной информации и большого числа трудноформализуемых требований, с целью выявления наиболее эффективных алгоритмов, удовлетворяющих критериям: многофункциональности, универсальности, возможности оптимизации в процессе разработки, простоты реализации математической модели^[1].

Цель работы

Повышение эффективности процесса автоматизированного составления расписания образовательных учреждений.

Базовые положения исследования

Алгоритмы составления расписания с «нуля» нашли свое место в имитационном моделировании^[2], особое внимание уделяется разработке эвристических правил выбора очередного занятия из списка, определения наилучшей для него позиции в расписании и оценке получаемого расписания. Достоинством таких алгоритмов является конструирование учебного плана с самого начала с переходом от одного незаконченного расписания к другому, с целью улучшить результат операций. Недостатком таких алгоритмов является человеческий фактор при разработке эвристических правил, индивидуальных для каждого расписания в отдельности. Таким образом. имитационное моделирование не может удовлетворять требованию универсальности, так как служит универсальным инструментом для каждого случая в отдельности.

Алгоритмы, основанные на интеллекте роя, главным образом отличаются от других алгоритмов «подражанием» поведению взаимодействующих между собой групп (колоний) насекомых. По эффективности такие алгоритмы могут соперничать с методами глобальной оптимизации, а низкая алгоритмическая сложность способствует простоте их реализации^[3]. Недостатком можно считать отсутствие примеров применения алгоритма на практике для расписания.

Генетические алгоритмы основываются на проблеме составления расписания в качестве хромосомы. Являются многофункциональным средством, от возможности формирования начальной популяции до мутации существующей. Возможность оперировать дискретными значениями параметров нейронных сетей в некоторых случаях может приводить к сокращению времени обучения. Существенным недостатком является сложность для понимания программной реализации.

Вывод:

В результате анализа существующих методов и алгоритмов составления расписания можно сделать вывод об экономической нецелесообразности применения полностью автоматизированных систем составления расписаний в средних школах, институтах и крупных вузах из-за трудоёмкости построения точных математических моделей, большого числа входных данных и трудноформализуемых правил описания ограничений при составлении расписания.

Алгоритмы для составления расписания, которые удовлетворяют условию полной автоматизации, могут быть эффективными только для групп с небольшим числом входных данных. Таким условиям удовлетворяет начальная школа, для которой можно составить полностью автоматизированного расписание.

Список литературы

1. Свиридова О.В. Автоматизированная система методов контроля знаний в области информационных технологий 2011.- Сборник материалов 48-й внутривузовской научной конференции Вол-ГТУ, Волгоград, 2011

2.Семенов С.П., Татаринцев Я.Б. Сравнительный анализ подходов к автоматизации составления расписаний учебных занятий в образовательных учреждениях 2010.- Известия Алтайского государственного университета, 2010.-Т.105

3.Афонин П.В., Кокшагин О.В. Гибридные генетические алгоритмы для задачи составления расписания проекта 2008.- Известия Южного федерального университета, 2008 №9-46-51с

1 Свиридова О.В. Автоматизированная система методов контроля знаний в области информационных технологий 2011. – Сборник материалов 48-й внутривузовской научной конференции Волг-ГТУ, Волгоград , 2011

2 Семенов С.П., Татаринцев Я.Б. Сравнительный анализ подходов к автоматизации составления расписаний учебных занятий в образовательных учреждениях 2010. - Известия Алтайского государственного университета, 2010. – Т.105c

3 Афонин П.В., Кокшагин О.В. Гибридные генетические алгоритмы для задачи составления расписания проекта 2008. – Известия Южного федерального университета, 2008 №9 – 46-51c