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基于量子遗传算法的排课系统研究和设计

论文摘要

排课问题是学校每年必须进行的教务工作之一,也是关键任务之一,合理的排课系统可以带来好的教学效果。近几年来,随着教育改革的推动,带来的教育资源的扩大,教育方式的革新,课程内容的更新;随着计算机网络的发展,使得新的教育资源得到利用,新的教育方式得到实现,新的课程理念得到认可,这些促使了教育信息化,教育网络化,教育终身化,教育现代化的发展。教育现代化使得其相应的配套设施也应得到相应的调整和更新,当然排课系统也需要不断完善和更新,以适应现代化的教育。为了适应现代化的教育方式,本论文研究开发了一个新的排课系统。具体工作如下。首先,本文调查研究了现代化授课方式在课程安排中与传统方法有哪些不同,并根据这些不同处,相应调整了排课约束条件。在充分考虑到教室冲突,教师冲突,时间冲突,课程冲突,班级冲突这五大基本要素后,本文还考虑到了其他附加约束条件,如文理交错,大班教学与小班教学合理安排,个性化教学与普通教学合理分配等人性化约束条件,以满足现代化教育方式。其次,是排课算法的研究。算法设计是排课问题的核心问题,贯穿于整个排课过程。当前在排课问题的研究领域,使用较多的是算法有传统算法,如贪心算法,动态规划算法;另一种是仿生学算法,如遗传算法,蜜蜂交配算法。这些算法在当时都成功解决了排课问题,但一个成功的算法并不一定是最好的算法,还有很多方面是可以完善的,如算法的时间复杂度。本论文在排课算法的研究中,提出了一个新的方法——量子遗传算法。量子遗传算法是将遗传算法和量子算法有效的结合起来,利用“组合优化”原则,将各自的优点充分发挥出来,不足之处得以改进。量子遗传算法利用量子比特编码染色体,使之进行并行计算,减少算法时间复杂度;量子遗传算法利用量子旋转门和量子非门进行变异操作,使得群体得以更新。最后,本文将量子遗传算法应用于排课问题,并通过JSP开发了排课系统,这样使得量子遗传算法在解决排课问题中得以实现,具体功能得以实现,实现了问题解决的“组合优化”。本论文完成了论文最初的设想,基于本文的研究,论文在结尾处提出了更进步的研究,希望能在实践中实现理论创新。