CN107392489A - 一种基于分布式网络的教育管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智能排课技术领域，公开了一种基于分布式网络的教育管理方法，包括以下步骤：将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置，排坑占优先位，生成一个初级课表；由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理，将所有余下课程随机添加到课表中，生成次级课表；取预设时长内生成的次级课表进行筛选，对取出来的每个次级课表进行评估，生成最终课表。本发明能够使排课过程简单化，提高排课效率。
Description
技术领域
本发明属于智能化排课技术领域，尤其涉及一种基于分布式网络的教育管理方法。
背景技术
排课问题早在70年代就证明是一个NP完全问题(多项式复杂程度的非确定性问题)，即算法的计算时间是呈指数增长的，这一论断确立了排课问题的理论深度。对于NP问题完全问题目前在数学上是没有一个通用的算法能够很好地解决。排课算法是一个复杂程度相当高的算法，穷举是行不通的。不同的班级，不同的教师的课程纵横交错，不可能对每一种组合一一穷举。一间不到三十个班的学校，其课程组合的数量级常常超过整个宇宙质子数的总和。
对NP完全问题研究的主要思想是如何降低其计算复杂度。即利用一个近似算法来代替，力争使得解决问题的时间从指数增长化简到多项式增长。结合到课表问题就是建立一个合适的现实简约模型，利用该简约模型能够大大降低算法的复杂度，便于程序实现，这是解决排课问题一个很多的思路。
近半个世纪以来，人们对课表问题的计算机解法做了许多尝试。其中，课表编排的整数规划模型将问题归结为求一组0-1变量的解，但是其计算量非常大。解决0-1线性优化问题的分支一定界技术却只适用也规模较小的课表编排，Mihoc和Balas(1965)将课表公式化为一个优化问题，Krawczk则提出一种线性编程的方法。Junginger将课表问题简化为三维运输问题，而Tripathy则把课表问题视作整数线性编程问题并提出了大学课表的数学模型。
此外，有些文献试图从图论的角度来求解排课表的问题，但是图的染色问题也是NP完全问题，只有在极为简单的情况下才可以将课表编排转化为二部图匹配问题，这样的数学模型与实际相差太远，所以对于大多数学校的课表编排问题来说没有实用价值。
目前，解决课表方法的问题有：模拟手工排课法，图论方法，拉格朗日法，二次分配型法等多种方法。由于课表约束复杂，用数学方法进行描述时往往导致问题规模剧烈增大，这已经成为应用数学编程解决课表问题的巨大障碍。国外的研究表明，解决大规模课表编排问题单纯靠数学方法是行不通的，很难排到一个符合实际情况的课表。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于分布式网络的教育管理方法，能够使排课过程简单化，提高排课效率。
本发明实施例是这样实现的：
一种基于分布式网络的教育管理方法，包括以下步骤：
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置，排坑占优先位，生成一个初级课表；
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理，将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程，将所有大科课程随机添加到初级课表中，生成多个大科课程课表，将所有小科课程随机添加到大科课程课表中，生成多个大小科课程课表，将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中，生成次级课表；
在每台服务器中设置各自的评分规则，同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选，根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估，生成同一台服务器中每个次级课表的分数，所述评分规则包括：大科课时优先排上午，非大科课时优先排下午，得a分；当天课时超一节以上的，优先连堂上课，得b分；同一时间同一教师不能同有课时任务，得c分；同一时间同一场地不能多个课时复用，得d分；当天课时大于两节的，上午和下午随机1-2或2-1比例排课，得e分；教师授课班级课时进度保持一致，得f分；所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数；
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序，按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
其中，所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。
其中，当选择出最终课表后，可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整；所述人工调整为：提供预先安排课时功能，优先处理预定课时和/或提供教师课时限制，规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制，规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置，提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制，规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
本发明实施例通过优先排位的方式对课程进行排列，提供人工设定的条件限制，基于这些原则下的随机排列从而生成出次级课表，再对次级课表进行评分，得出评分较高的课表供用户选择，以及提供对最终课表的人工调整功能，增加了排课的灵活性，使排课更加符合实际的教学需求，排出课程的好课率高；由于采用分布式布置的多台服务器的网络架构，数据处理能力大大提高，不管是初排课表还是重排课表都大大提高了效率。
附图说明
图1是本发明的排课方法流程图；
图2是本发明中多台服务器分布式布置的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例通过优先排位的方式对课程进行排列，提供人工设定的条件限制，基于这些原则下的随机排列从而生成出次级课表，再对次级课表进行评分，得出评分较高的课表供用户选择，以及提供对最终课表的人工调整功能，增加了排课的灵活性，使排课更加符合实际的教学需求。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：
如图1和图2所示，一种基于分布式网络的教育管理方法，包括以下步骤：
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置，排坑占优先位，生成一个初级课表；
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理，将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程，将所有大科课程随机添加到初级课表中，生成多个大科课程课表，将所有小科课程随机添加到大科课程课表中，生成多个大小科课程课表，将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中，生成次级课表；
在每台服务器中设置各自的评分规则，同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选，根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估，生成同一台服务器中每个次级课表的分数，所述评分规则包括：大科课时优先排上午，非大科课时优先排下午，得a分；当天课时超一节以上的，优先连堂上课，得b分；同一时间同一教师不能同有课时任务，得c分；同一时间同一场地不能多个课时复用，得d分；当天课时大于两节的，上午和下午随机1-2或2-1比例排课，得e分；教师授课班级课时进度保持一致，得f分；所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数；
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序，按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。举例说明，一台服务器中，如果a、b、c、d、e为1，f为2，另一台服务器中a、b、c、d为1，e、f为2，也可以是a、b、c为1，d、e、f为2，还可以是a、b、c为1，d、e为2，f为3，也就是说a、b、c、d、e和f可以是任意大于等于1的整数，如果a的数值大，说明评分规则里看中a所代表的那条规则在比分中的比重大，如果b的数值大，说明评分规则里看中b所代表的那条规则在比分中的比重大，每个学校评判课表的侧重点不同，所以可以给a、b、c、d、e和f设置该学校需要的重点，当然也可以设为同等重要，这些值都设成同一个数值，也是可以的。每台服务器设定各自的评分规则，可以提供更多的课表选择，这样选择就会更多，学校可以根据自身的情况去设定，更有利于得到想要的课表。需要强调的是，本发明中之所以采用分布式布置服务器，每台服务器独立工作，每台服务器分析的重点不同，这样就提供了更多的维度筛选课表，使排课更能体现需求，增加了课表选择的自由度。
当选择出最终课表后，可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整；所述人工调整为：提供预先安排课时功能，优先处理预定课时和/或提供教师课时限制，规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制，规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置，提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制，规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
图2中，本发明所用的服务器采用分布式布置，结点1、结点2、结点3等这些都是各台服务器，调度中心相当于控制输入端，分别与各个结点进行数据交互。
因学校有固定课程的需要，所以预先将已固定的课程优先设定，同时各课程的排他性，基于一定的随机算法下，大科因课程重要程度高、连课多等多方面因素，优先排入队列，小科不用预先规定具体每一天的课时量，通过谁课多谁先排的概率越大的原则，按天循环，由于第一趟会有部分学科错过一些坑，遗漏下来的小科目将有机会重新计算优先顺序，并重新去填坑，最后将包含有0.5课时的学科填入空余坑，这样就得到了次级课表，由于次级课表的数目庞大，因此需要进行进一步筛选才能提供给用户进行选择。
排课是个无解的命题，当前没有任何一款排课算法能百分百完美生成课表，唯一解决办法只能求近似解。本发明的方法采用随机算法排课，课时任务在不冲突的情况下随机分配到具本节次，使用高配服务器每秒产生百万级课表数据，通过概率核算，有近千分之一的机会生成一张近似解，再优先取出多个近似解进行再次筛选。单台每秒百万级课表数据级并不一定能生成一张相对完美的课表，为解决这一问题，本发明中使用分布式布署多台高配服务器进行算法运算，提高数据基数，同时也相对提高生成近似解课表的概率。在规定时长内通过多台服务器排课，取规定时间内近似解再次筛选。分布式部署排课系统可设置各服务器算法侧重点不同，同时运算避免重复课表过多。当生成数据级足够大时，本发明通过对课表优秀程度打分，将一些硬性指标作为评分标准，对每一张课表进行打分，最后对分值进行排名，前几名可保留，提供给用户自行挑选合适课表。本发明中，提供手动调整功能，方便用户在挑选课表完成后对课表进一步调整，使课表更贴近教学需求，调整功能提供过滤冲突项功能，方便用户方便直观调整课表；提供教师课表、班级课表、总课表功能，方便学校从多维度查看和导出课表信息；提供导入课表功能，当系统的近似解课表依然满足不了学校需求时，学校可先行预排一份课表导入排课系统，可以通过半自动方式进行手动调整和查看导出。由随机算法生成的课表，一次结果不理想可再次排课，排课结果不尽相同，各有长短。用户可自行选择课表，直到得到一张相对完美的课表。
同时，由于各学校、年级对课表的需要不一，也同时考虑到计算力提升的方便性，整套系统基于分布式构建。本发明的目的在于提供基于神经网络的模型化排课系统，其可以自动执行学校对复杂排课的需要，将排课这一复杂的过程简单化，解决当前大部分排课需要大量的人工成本的问题，提高学校工作效率。分布式布置的服务器保证了重排一次速度快，排出课程的好课率高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于分布式网络的教育管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
将所有课程的固定课程添加到课表中相应的位置，排坑占优先位，生成一个初级课表；
由分布式布置的多台服务器对所有余下课程进行处理，将所有余下课程分为每周节数大于等于每周天数的大科课程、每周节数大于1节而小于每周天数的小科课程以及每周节数小于或等于1节的微小科课程，将所有大科课程随机添加到初级课表中，生成多个大科课程课表，将所有小科课程随机添加到大科课程课表中，生成多个大小科课程课表，将所有微小科课程随机添加到大小科课程课表中，生成次级课表；
在每台服务器中设置各自的评分规则，同一台服务器中取预设时长内生成的次级课表进行筛选，根据评分规则对同一台服务器中取出来的每个次级课表进行评估，生成同一台服务器中每个次级课表的分数，所述评分规则包括：大科课时优先排上午，非大科课时优先排下午，得a分；当天课时超一节以上的，优先连堂上课，得b分；同一时间同一教师不能同有课时任务，得c分；同一时间同一场地不能多个课时复用，得d分；当天课时大于两节的，上午和下午随机1-2或2-1比例排课，得e分；教师授课班级课时进度保持一致，得f分；所述a、b、c、d、e和f都为大于等于1的整数；
将同一台服务器中每个次级课表的(a+b+c+d+e+f)分进行排序，按高低分依次排列次级课表供用户选择最终课表。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式网络的教育管理方法，其特征在于：所述一台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值分别与另一台台服务器中的评分规则里a、b、c、d、e和f的值的组合不同。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式网络的教育管理方法，其特征在于：当选择出最终课表后，可对最终课表的课程进行带过滤冲突项功能的人工调整；所述人工调整为：提供预先安排课时功能，优先处理预定课时和/或提供教师课时限制，规定某教师在某一时间不排课和/或提供班级课时限制，规定某一时间某班级不排课和/或提供合班课时设置，提供多班同时上课设置和/或提供科目课时限制，规定某一时间某一科目不排课和/或支持教师跨年级任课。
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