[发明专利]基于遗传算法的走班教学排课系统

权利要求书

1.一种基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，包括：

学生选课单元，用于学生根据自己的兴趣选取对应的课程，其将选取的课程数据传输至智能排课单元和课程表单元中；

走班教学单元，用于制定学校走班教学方案及管理选科分班、分层分班的内容，其将统计明细同步到智能排课单元和课程表单元中，通过课程表单元中实时课程表的反馈，教师和学生进行走班教学；

智能排课单元，用于通过遗传算法对学生选课信息、走班教学课程方案及排课规则进行计算得出排课最优解，生成排课结果，通过最优解计算过程中的冲突项对排课冲突的学生发出警告，进行课表微调；

课程表单元，用于实现计划课表和实时课表的可视化立体展示，其中，计划课表的导入及生成通过导入excel文件或通过智能排课结果的同步来实现，实时课表的生成以计划课表为基础，伴随教师调课请假数据的提交，产生课表的变动。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，还包括，调课请假单元，用于实现教师调课请假数据的申请、审批及统计，其将调课请假产生的课程变动同步到实时课程表中，从而对实时课表进行更新。

3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，还包括，课堂考勤单元，用于管理者、教师及学生根据实时课表结果及签到配置进行课堂考勤的巡查及签到，形成签到统计分析结果。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，所述智能排课单元中遗传算法处理具体包括：

资源片段构筑模块，用于基于用户输入的上课课节的时间片集合T和上课地点集合P构建有关TP的资源片段G，其中，G＝P*T；

适宜度函数构筑模块，用于基于分散度系数x、主副科系数y和难易科目系数z构建单个基因片的适应度函数及每条染色体的适宜度，具体为：

f(x,y,z)＝ax+by+cz，

其中，a、b、c均为预设的权重，作为优选，a＝0.2，b＝0.2，c＝0.6，

F(j)＝∑f(i)，

其中，f(i)表示每个基因片的适宜度，该染色体有M个基因，其满足

0≤i≤M-1,0≤j≤2M-1；

遗传算法最优解计算子单元，用于基于遗传算法的选择、交叉、变异的进化步骤解决排课冲突问题，

具体包括：

初始化种群构建模块，用于在考虑学校的预设课节条件下，对课程、上课地点、教师、周课时以及所述资源片段的编号和排序，构筑初始种群；

极值选取模块，用于对每个染色体的适应度数值进行排序，进而按预设比例选取出适宜度数值较大的值拷贝到下一代；

冲突解决模块，用于对各染色体中的相同的基因片段内的资源片段部分进行交叉操作，降低对上课教师、学生和上课地点的冲突率；

染色体变异模块，用于把染色体中的时间片段与另一选取的时间片段进行互换操作从而通过变异提升染色体的适宜度。

5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，所述预设课节条件包括教师的不排课设置、连堂课设置及课程的指定课节。

6.根据权利要求4所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，所述冲突解决模块的交叉操作具体为：选取两条染色体作为父体，将随机值与系统预先设定的交叉率值比较，如果随机值小于预先设定值则进行基因交换，即把两个染色体的相同的可乘车的基因中的资源片段进行交换，把该课程的上课课节和地点进行交换。

7.根据权利要求4所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，所述染色体变异模块的互换操作具体为：定义一个变异概率Em，在变异前预先生成一个随机数r，如果r<Em，执行变异操作。

8.根据权利要求1所述的基于遗传算法的走班教学排课系统，其特征在于，所述智能排课单元还具有：

冲突检测单元，用于通过冲突检测函数检测教师、学生的课程和上课地点是否存在冲突，具体为：

关于教师的冲突，对每位教师进行编码，找出所有的该教师的课程，如果在时间片段内存在重复的，则不可进行交叉和变异；

关于上课地点的冲突校验，遍历寻找该上课地点如果时间片存在重复，则表示该地点同时上课，说明有冲突，同样不允许操作；

关于学生冲突，遍历查找学生，如果学生的时间片存在重复则说明有冲突，否则无冲突。