Наукові статті

Автоматизація генерації розкладу навчального процесу університету

Гайтан, О.М.

У статті розглядається питання автоматизації генерації розкладу навчального процесу університету, досліджуються системи складання розкладу, виявлені їх функціональні особливості, проаналізовані переваги та недоліки. Описано у формалізованому вигляді постановку задачі побудови розкладу, виявлено та систематизовано основні жорсткі та м’які обмеження, що накладаються на створений розклад. Запропоновано гібридний підхід до комп’ютерної генерації розкладу навчального процесу, який ґрунтується на методах мурашиної колонії (Ant colony optimization) та генетичних алгоритмах (genetic algorithms). Поєднання цих методів дозволить зменшити час збіжності алгоритму та збільшити ймовірність знаходження глобального оптимуму. Також представлено програмну систему складання розкладу навчального процесу вищого навчального закладу, яка на основі постійних довідників (дані про кафедри, спеціальності, навчальні групи, викладачів, навчальні корпуси, аудиторний фонд), які зберігаються в sql-базі даних, та оперативної семестрової інформації (навчальні плани, штатне навантаження викладачів, календарі доступності та пріоритети учасників навчального процесу), імпортованої з xml-довідників, забезпечує можливість ручного, автоматичного та автоматизованого складання розкладу навчального процесу в університеті з використанням розглянутого методу та технології drap&drop. Передбачена можливість ручного корегування створеного розкладу та його експорт в xml і xlsx-файли. Використання цієї системи у вищих навчальних закладах дозволить полегшити та підвищити ефективність роботи диспетчерів, які займаються складанням розкладу, та якість навчального процесу за рахунок контролю відсутності конфліктів учасників навчального процесу та максимальному врахуванню побажань учасників навчального процесу при складанні розкладу.

Українська

2020

генетичний алгоритм

ТНУ імені В.І. Вернадського

Гайтан О.М. Автоматизація генерації розкладу навчального процесу університету / О.М. Гайтан // Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. – К. : Гельветика, 2020. – Т. 31 (70).– Ч. 1, № 2. – С. 58-66.

004.91:378.145