[发明专利]基于多目标进化算法的多组合排课方法及装置及可读介质

说明书

本发明公开了一种基于多目标进化算法的多组合排课方法、装置及可读介质，通过根据选课信息和学生综合能力将学生分类至各个行政班，根据多组合排课要求将学生课程分为走班课程和非走班课程，将具有相同的走班课表行政班分为多个组；基于走班课程和非走班课程进行种群初始化，获得父代种群，父代种群经过种群交叉及种群变异产生子代种群，将父代种群和子代种群合并得到合种群；将合种群中每条染色体进行多目标函数值计算，得到多目标值元组，建立与合种群中染色体一一对应的多目标值元组列表；并采用多目标进化算法迭代种群，重复上述步骤直至满足进化截止条件，得到最优排课方案。本发明从多个目标维度对排课方案进行整合优化，使课表更加合理。

技术领域

本发明涉及智能排课领域，具体涉及一种基于多目标进化算法的多组合排课方法、装置及可读介质。

背景技术

高考作为承接高中教育和大学教育的桥梁，既承担着检验高中生学业能力的考核任务，也肩负着为高等教育筛选和输送人才的使命。在以高中生选科改革为突破口背景下，教育部持续推行着高考改革，截止2022年，已经有广东、江苏、福建等8省实行“3+1+2”模式。

“3+1+2”模式包括国家统一高考语文、数学、外语3门必修科目，及考生自主选择的普通高中学业水平选择性考试3门选修科目。其中，选择性考试科目包括物理、化学、生物、政治、历史、地理6门科目，考生首先在历史、物理2门科目中自主选择1门作为首选考试科目，然后在化学、生物、政治、地理4门科目中自主选择2门作为再选考试科目。

由于“3+1+2”选课模式下，相比传统文理分科，具有了更多选课组合的情况，经过对传统高中学生的选课调查，各种选课组合的学生人数差别较大，如果按照传统分班方法将相同选课组合学生划分到同一班中集体上课，将出现班级人数不均，年级教室不足、师资协调困难等情况，因此走班上课模式应运而生。例如在同一班级中，必修科目在本班级所属教室上课，选修科目根据课表安排，学生移动到指定教室上课。在本方法中，需要学生走班上课的课程为化学、生物、政治、地理四门，之后统称为走班课程。此外，由于教室资源有限性、师生需求的多样性，显著增加了走班课表排课的复杂性，远远超过手动排课所能完成的范围，对教务老师是非常大的挑战，因此需要运用一定的计算机技术，通过设计合理的排课算法实现走班课表的生成。目前针对走班排课的算法有：禁忌搜索算法、模拟退火算法等。

现有技术存在的一些不足体现在：

1.在考虑走班课程组合时，没有很好的适配到“3+1+2”模式，特别是在“物理、历史”二选一这一特殊改革方案点；

2.采用传统进化算法时，面对多个评价指标，依靠经验设计权值，将它们组合为单一目标的方法限制了染色体的筛选，缺少多维度、有针对性的的优化方案，因此在保留精英个体、扩大搜索解空间范围上存在局限性。

3.分配学生所属走班班级的方法不完善，缺乏对学生学习能力的综合考量。

发明内容

针对上述提到的如何针对“3+1+2”模式下走班课表提出适配的解决方法、如何保证种群多样性前提下，从多个目标维度优化课表，使课表更具有扩展性以及如何平衡同一走班教室内学生们的学习能力等问题。本申请的实施例的目的在于提出了一种基于多目标进化算法的多组合排课方法、装置及可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请的实施例提供了一种基于多目标进化算法的多组合排课方法，包括以下步骤：

S1，根据选课信息和学生综合能力将学生分类至各个行政班，根据多组合排课要求将学生课程分为走班课程和非走班课程，基于同一组内的所有行政班采用相同的走班课表将行政班分为多个组；

S2，基于走班课程和非走班课程进行种群初始化，获得父代种群，父代种群经过种群交叉及种群变异产生子代种群，将父代种群和子代种群合并得到合种群；