Автоматизация составления расписания учебных занятий с применением нейронных сетей

АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЯ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

В настоящее время задача правильного формирования расписания учебных занятий является значимой частью в управлении учебным процессом. Таким образом, проблема автоматизации составления расписания учебных занятий в высших учебных заведениях является одной из преимущественно значимых проблем в организации учебного процесса. От успешности составленного расписания зависит:

- качество знаний;

- результативность обучения;

- удобство обучения студентов и работы преподавателей.

Автоматизация процесса составления расписания занятий позволит значительно сократить временные затраты на составление расписаний и облегчит работу сотрудникам учебного отдела вуза.

Совсем не сложно составлять расписания для маленьких групп с несколькими дисциплинами. Более сложным является составление расписания для крупных вузов, для которых специфично большое число групп на каждом курсе обучения, существенное большое количество различных дисциплин, наличие различных типов аудиторий (лекционные, практические, лабораторные), различные направления обучения, большое количество преподавателей.

Автоматизация процесса формирования учебных занятий позволяет:

- учитывать различные требования и условия, предъявляемых к расписанию;

- правильно формировать расписание для получения наилучшего и гибкого результата;

- осуществить критериальный или оптимизационный подход к составлению расписания;

- уменьшить временные затраты на формирование расписания.

Задача формирования расписания звучит следующим образом: для каждой учебной группы необходимо сформировать график проведения занятий в течение всего семестра, в котором указывается аудитория и время проведения занятий по каждой изучаемой дисциплине.

В настоящее время одним из наиболее перспективных решений задачи формирования расписания учебных занятий является использование методов, моделей и алгоритмов искусственного интеллекта.

Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга [1].

Однако применение нейронных сетей для решения задачи составления расписания имеет существенный недостаток – сложность выбора начального состояния нейронной сети.

Для устранения данного недостатка используются методы эволюционного поиска.

Для составления расписания учебных занятий необходимо выделить следующие группы объектов в учебном заведении:

1) Группы (G).

2) Аудитории (A).

3) Дисциплины (D).

4) Преподаватели (P).

5) Учебные пары (T).

Пусть в какой-либо группе G проводятся занятия в аудитории A по дисциплине D, преподавателем P, во время учебной пары T, то функция принимает значение равное 1, в противном случае функция принимает значение равное 0.

Таким образом необходимо определить параметры [pic 1],t, ρ, которые определяются по формуле (1).

α = ([pic 2], [pic 3], ... , [pic 4], ... , [pic 5])

  t = ([pic 6], [pic 7], ... , [pic 8], ... , [pic 9])                                       (1)

ρ = ([pic 10], [pic 11], ... , , ... , [pic 13]),[pic 12]

где [pic 14] ∈ A (множество аудиторий) – код аудитории, который назначен блоку занятий [pic 15] ∈ Z; [pic 16] ∈ T (множество учебных пар) – код учебной пары, который назначен первому занятию из блока занятий [pic 17] ∈ Z;  ∈ P (множество преподавателей) – код преподавателя, который назначен блоку занятий [pic 19] ∈ Z.[pic 18]