[发明专利]新高考走班智能排课方法、系统、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种新高考走班智能排课方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：读取教学计划；根据所有学生的走班情况，分成多个教师和学生无冲突的走班组合，并使课程数与教学计划一致；将固定要排的科目、走班组合、行政课科目依次进行预排课；生成多张初始课表；采用遗传算法，计算多张初始课表的种群适应度值，选择种群适应度值最小的初始课表作为最佳课表；判断最佳课表的种群适应度值是否达到预设期望值；若是，则输出该最佳课表；若否，则将最佳课表依次进行交叉、变异，重新选择最佳课表，返回判断最佳课表的种群适应度值是否达到预设期望值，并执行后续操作。本发明能够满足大规模数据的排课，且满足新高考走班排课的实际需求。

技术领域

本发明涉及一种新高考走班智能排课方法、系统、计算机设备及存储介质，属于教育中的排课领域。

背景技术

随着新高考教育制度的改革，全国各地实行走班教学3+1+2新模式，与传统的教学模式对比，“走班”新模式下没有特定的行政班，学生根据自己所选的课程，在各个教学班之间进行走动式的上课；教师也不是去固定的行政班授课，而是在不同的教室等待选择本课程的学生前来上课。这种模式带来最大的问题就是教学资源的短缺、教室和师资力量的匮乏。因此，合理的排课显得更加重要。

排课问题是一个多目标、多约束的优化决策问题，是一个NP组合优化问题。由于排课的这些特点，排课是教务管理工作中的一个难点。传统的人工编排课表的方式不仅需要耗费工作人员大量的时间，且排出的课表不宜调整，同时很难满足在教育资源有限的条件下对教师和学生更加人性化的需求。

传统的方法中，算法大多以“行政班”为排课单元，只适用于传统的教学模式，面对“走班”的新教学模式已经不在适用。同时在排课问题的约束条件上考虑的不够充分，无法实现周内分散、天内集中、教案平齐、走班、合班等个性化需求，以及难以解决多个年级同时排课问题，排课准确率低，无法满足大规模数据的排课问题。

近几年，国内外学者将不同的算法应用在解决排课问题上，如蚁群算法、模拟退火算法、贪心算法、遗传算法等，其中遗传算法是一种基于生物进化理论、具有一定并行搜索能力的优化算法，它主要是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原则，从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断的进化，通过设计适应度函数来使得算法在迭代过程中不断收敛，最后得到全局最优解或近似最优解。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种新高考走班智能排课方法、系统、计算机设备及存储介质，其可以实现多个年级同时排课，排课准确率高，能够满足大规模数据的排课，且满足新高考走班排课的实际需求。

本发明的第一个目的在于提供一种新高考走班智能排课方法。

本发明的第二个目的在于提供一种新高考走班智能排课系统。

本发明的第三个目的在于提供一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提供一种存储介质。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种新高考走班智能排课方法，所述方法包括：

读取教学计划；

根据所有学生的走班情况，分成多个教师和学生无冲突的走班组合，并使课程数与教学计划一致；

根据教学计划，将固定要排的科目、走班组合、行政课科目依次进行预排课；

根据预排课结果，生成多张初始课表；其中，所述初始课表的首列为各个时间段，初始课表的首行为各个班级；

采用遗传算法，计算多张初始课表的种群适应度值，选择种群适应度值最小的初始课表作为最佳课表；

判断最佳课表的种群适应度值是否达到预设期望值；