Вверх
ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Методы повышения эффективности составления расписания в условиях учебного заведения

    Авторы: М.А. Безуглый (5 курс, каф. АСУ), А.И. Секирин, доц. каф. АСУ

    Описание: Обзор методов позволяющих генерировать расписание занятий в условиях вуза

    Источник: Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых Компьютерная и программная инженерия – 2015 / Донецкий национальный технический университет 2015.

  2. Тематические статьи

  3. Композиционный генетический алгоритм составления расписания учебных занятий

    Авторы: Ю. С. Кабальнов, Л. И. Шехтман, Г. Ф. Низамова, Н. А. Земченкова

    Описание: Проводится анализ существующих подходов к составлению расписания учебных занятий. Предлагается структурный подход представления исходной информации при составлении расписания занятий в образовательных системах массового обучения. Приводится математическая модель задачи составления расписания учебных занятий. Предлагается композиционный генетический алгоритм, основанный на структурном описании объектов расписания.

    Источник: Вестник УГАТУ / Научные статьи и доклады / Информационные технологии / 2006 г. Том 7, № 2 (15). с. 99–107.

  4. Конкретизация постановочных принципов проблемы многокритериальной оптимизации расписания занятий в университете

    Автор: М.В. Деканова

    Описание: Проанализированы существующие подходы к решению задачи составления расписания, такие как: локально-эволюционный метод, многоагентный подход, интеллектуальный метод, метод замещений, метод последовательного анализа вариантов, генетический алгоритм, метод раскраски графов. Выделены достоинства и недостатки каждого из них. Сделан вывод, что задача составления расписаний университета относится к классу дискретных задач оптимизации с конечным множеством альтернатив. Решение задачи составления расписания осложняется многокритериальностью и многовариантностью. Показано, что для разрешимости рассматриваемой задачи необходимо применить комплексный подход, учитывающий достоинства всех рассмотренных в рамках данной работы методов.

    Источник: Вестник полоцкого государственного университета / Фундаментальные науки. Информационные технологии / Серия С 2014 г. с. 56 – 66

  5. Гибридный алгоритм решения задачи составления расписания выполнения заданий, связанных порядком предшествования, в многопроцессорной среде

    Автор: Кобер Д. А.

    Описание: В рамках данной работы были проанализированы основные алгоритмы составления расписаний и выявлено, что все они не лишены недостатков. Полученные расписания в результате их работы обладают низкой эффективностью и далеки от оптимальных. Для устранения некоторых из недостатков предложено использовать модифицированный генетический алгоритм, который позволит получать субоптимальные решения с учетом особенностей учебных заведений различного профиля.

    Источник:Материалы научной конференции по проблемам информатики СПИСОК-2013 / Автоматное программирование, Машинное обучение и биоинформатика / с. 542 - 548

  6. Быстрый генетический алгоритм для решения проблемы составления расписания университета

    Авторы: Mortaza Abbaszadeh, Saeed Saeedvand

    Описание: Составления курса лекций в университете является NP-полной задачей, которую трудно решить с помощью традиционных методов. Это означает, что решение NP-полной задачи посредством точного алгоритма является ресурсоемким процессом (решение может занять несколько недель или месяцев с имеющимся оборудованием), что делает невозможным, решение с помощью нормального алгоритма. Предлагается решить проблему планирования занятий в университете с помощью новой хромосомы с измененной структурой и изменёнными генетическими операторами, что позволяет действительно улучшить решение в данном случае. В задачу включены преподаватели, информация о программах обучения со всеми их ограничениями. Что позволяет создать оптимизированную таблицу расписания для еженедельной программы университета, после создания первичной популяция хромосом работают генетические операторы. В заключительной части данной статьи показаны результаты тестирований, что позволяет сделать вывод о более высокой эффективность по сравнению с другими алгоритмами.

    Источник: IAES Международный журнал искусственного интеллекта (IJCAI) Том 3, № 1, март 2014 г. С. 7 - 15.

  7. Формирование оптимального расписания учебных занятий в вузе

    Авторы: В. П. Ерунов, И. И. Морковин

    Описание: В статье приводится описание автоматизированного формирования оптимального расписания учебных занятий в вузе. Формирование расписания осуществляют в два этапа: на первом этапе в автоматизированном режиме формируется обезличенное расписание учебных занятий с использованием генетического алгоритма; на втором этапе, с целью оптимизации труда преподавателей и учета их педагогического опыта, в обезличенном расписании расставляют наименование дисциплин и видов занятий с учетом пожеланий преподавателей.

    Источник: Вестник ОГУ / Гуманитарные науки / 2001 г. Том 3 с 55 – 63.

  8. Использование генетического алгоритма в задаче оптимизации расписания вуза

    Автор: И.С. Конькова

    Источник: Вестник ТвГТУ. 2012. Вып. 22. С. 26-31.

  9. Автоматизация процесса составления расписания занятий для кафедры вуза

    Автор: А.В. Любченко

    Описание: Рассматриваются вопросы автоматического составления и оперативного изменения расписания занятий на кафедре ВУЗа с использованием генетического алгоритма, включающего процедуры скрещивания и мутации.

    Источник: Национальный технический университет ХПИ, Харьков / Системи обробки інформації, 2007, випуск 3 (61)

  10. Разработка расписания занятий университета с использованием модифицированных генетических алгоритмов

    Авторы: Alade O. Modupe, Omidiora E. Olusayo, Olabiyisi S. Olatunde

    Описание: Расписание занятий является очень важной частью учебного процесса в любых учебных заведениях. Занятия должны быть организованы таким образом, чтобы удовлетворять ограничениям. Данная задача представляет собой класс NP полных задач решения комбинаторной оптимизации, которые испытывают недостаток аналитических методов решения. Основная цель исследования заключается в решении этой проблемы, используя модифицированные генетические алгоритмы приближения. Реализация задачи характеризуется кроссовером, мутации и схема выбора модификаций с введением замены, тестирования и стратегии ремонта. В частности, одного кроссовера, использовались равномерная кроссовер и схемы отбора на основе ранга. Система была подвергнута тестированию при пяти различных значениях вероятности мутаций: 0,02, 0,04, 0,10, 0,25 и 0,50. Результаты эксперимента показали, что лучший результат был получен при вероятности мутации 0,02 и фитнес-функции 0,95. Ни одно из жестких ограничений не было нарушено. Кроме того, было обнаружено, что вероятность мутаций имеет большое значение в данном алгоритме.

    Источник: Международный журнал перспективных исследований в области компьютерных наук и инженерии программного обеспечения Том 4, выпуск 9, сентябрь 2014 г.

  11. Переводы статей

  12. Решение задачи составления расписания занятий в университете с использованием эволюционных алгоритмов

    Авторы: Mohammed Aldasht; Safa Adi; Mahmoud Alsaheb; Mohammad Abu Qopita

    Описание: Резюме – В этой работе представлены новые эвристические подходы, основанные на эволюционных алгоритмах, имеющие практическое значение для решения проблемы составления расписания в университете, где подходящие и удобные расписания необходимы. Идея работы состоит в том, чтобы использовать эволюционное программирование, которое является стохастической стратегией оптимизации, подобной генетическим алгоритмам. Основное различие в том, что эволюционное программирование требует взаимосвязи между родителями и их потомками, вместо того, чтобы стремиться имитировать определенные генетические операторы, такие как наблюдаются в природе. Эта работа начинается с определения проблемы и определения ограничений, учитывая которые должно быть найдено решение. Таким образом, модель проблемы описывается рядом курсов, помещений, преподавателей, и студенческих групп. Наконец, предложенная методология используется в одном из четырех колледжей нашего университета. Результаты показывают, что наша методология больше подходит, для исследования области описываемой проблемы, которая позволяет составить оптимальное расписания времени, чем выполненные вручную. Полученные результаты также показывают, что предложенные решения могут решить много трудностей связанных с составлениями расписания.

    ResearchGate University Course Scheduling Using Evolutionary Algorithms