[发明专利]基于全局搜索算法的教学资源在线分配方法及计算机系统

权利要求书

1.基于全局搜索算法的教学资源在线分配方法，其特征是，包括：

获取班级信息E∈{E₀，...，E_h)、资源信息D∈{D₁，...，D_u}、课程信息C∈{C₀，...，C_t}以及课时数B∈{B₀，...，B_m}；

根据班级信息、课程信息、课时信息对资源信息进行整合分类，并初始化数据进行降维处理；

基于全局搜索算法对教学班级、教学课程、教学资源之间的分配关系、次序进行迭代调优，得到分配结果；

将分配结果统计整理形成分配列表后输出；

基于全局搜索算法进行迭代调优具体为：

通过评价函数对三维数组中结果进行评价，形成评价结果S_i，并设定初始接受度参数T(T₀＝T)、接受度参数变化率最低接受度T_min、评价结果递增率阈值

通过接受度参数T_i计算扰动量P_i，扰动P_i次已安排的课程量；扰动过程为：{n，m，t}随机扰动至{n′，m′，t}，m的随机代表重新安排课时，n的随机代表重新选择资源；若随机后资源被占用，则重新随机；随机次数不大于μ，随机μ次后还没有找到新的可用{n′，m′，t}，则还原回{n，m，t}；n′需满足0≤n′＜n，m′需满足0≤m′＜m，且需要过滤值为1的坐标点；P_i次扰动完成后，重复数据初始化处理，尝试将没有完成安排的课程安排进三维矩阵M；

根据连续两次的评价结果S_i+1、S_i计算变化率计算公式为：

判定是否接受结果，调整接受度参数的参数值，确定是否完成调优过程。

2.根据权利要求1所述的基于全局搜索算法的教学资源在线分配方法，其特征是，所述资源信息的整合分类及降维处理具体为：

将资源信息D∈{D₁，...，D_u}与班级信息E∈{E₀，...，E_h}合并为新的资源信息A＝D∪E＝{A₁，...，A_n}，新的资源信息类型数量为v(0＜v≤u)，n＝h+u；

根据课程信息对应所需的资源信息将资源重新规划形成课程可选资源F∈{{A₁，A₅，...，A_n}，...，{A₁，A₈，...，A_n}}，F的长度与课程信息C长度一致，同为t，符合C_t可用资源为F_t。

3.根据权利要求2所述的基于全局搜索算法的教学资源在线分配方法，其特征是，所述初始化数据具体为：

初始化n×m×t的三维零值矩阵M；

随机为待安排的课程信息匹配分配课时信息并根据课程可选资源F的范围选取新的教学资源

若资源冲突和/或者资源不足，则重新随机分配课时信息B_m1；若找到不冲突位置后，将选中相关坐标点的值置为1，即{n₁，m₁，t₁}＝1；从循环或运算至结果为1代表有冲突，结果为0代表没有冲突；

分配完成后从C中移除单个课程最大随机次数不大于μ，μ为常数。

4.根据权利要求3所述的基于全局搜索算法的教学资源在线分配方法，其特征是，所述评价函数具体为：

S_i＝αx+βy；

其中，α、β为常数，x为已安排课程数量(0≤x＜t)，y为所使用的资源种类数量(0≤y＜v)。