Making a Class Schedule Using a Genetic Algorithm 中的fitness函数的解析

2024-04-19 14:32

本文主要是介绍Making a Class Schedule Using a Genetic Algorithm 中的fitness函数的解析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

genetic algotithm 排课

排课过程中的一些硬条件:

  • A class can be placed only in a spare classroom
  • No professor or student group can have more then one class at a time.
  • A classroom must have enough seats to accommodate all students.
  • To place a class in a classroom, the classroom must have laboratory equipment (computers, in our case) if the class requires it。

Fitness函数积分规则:

  • Each class can have 0 to 5 points
  • If a class uses a spare classroom, we increment its score.
  • If a class requires computers and it is located in the classroom with them, or it doesn't require them, we increment the score of the class.
  • If a class is located in a classroom with enough available seats, guess what, we increment its score.
  • If a professor has no other classes at the time, we increment the class's score once again.
  • The last thing that we check is if any of the student groups that attend the class has any other class at the same time, and if they don't, we increment the score of the class.
  • If a class breaks a rule at any time-space slot that it occupies, its score is not incremented for that rule.
  • The total score of a class schedule is the sum of points of all classes.
  • The fitness value is calculated as schedule_score/maximum_score, and maximum_score is number_of_classes*5.

这之间的联系可以这样:


这些限制条件关联了不同的对象,有课程对教室的要求,有学生或教授对课程的要求,有课程对课程表的要求(时间唯一性)。现在有个问题,有了这些限制条件,问题的解空间该怎么定义?怎么初始化一个初代的课程表?这分为两个步骤,一个是课程已经安排好了(一个课程指的是,确定好了上什么课,哪个老师上,哪些班级的学生去上,教室选在哪里),这时候上课的时间是不定的,也就是只有时间安排这一个变量,这时候把安排好的课程输入排课系统里进行优化排序。怎么安排课程呢?也就是统筹学生,老师,地点这些信息。上面这种思考方式有点偏离问题,教室和一周的时间都是可配置资源,应该是一起安排的,并不是先安排教室,然后在安排时间。

按照上面的资源分配来看,教师也可以看做一种分配资源,不过因为教师一般只教授一门课或者两门课,变化比较小,所以很多课表设计时,把这个部分是定死了。问题有点远了,后续在思考这部分问题,先解析下C++中的fitness源码。

Fitness源码部分c++

// Calculates fitness value of chromosome
void Schedule::CalculateFitness()
{// chromosome's scoreint score = 0;int numberOfRooms = Configuration::GetInstance().GetNumberOfRooms();int daySize = DAY_HOURS * numberOfRooms;int ci = 0;// check criterias and calculate scores for each class in schedulefor( hash_map<CourseClass*, int>::const_iterator it = _classes.begin(); it != _classes.end(); ++it, ci += 5 ){// coordinate of time-space slotint p = ( *it ).second;int day = p / daySize;int time = p % daySize;int room = time / DAY_HOURS;time = time % DAY_HOURS;int dur = ( *it ).first->GetDuration();// check for room overlapping of classesbool ro = false;for( int i = dur - 1; i >= 0; i-- ){if( _slots[ p + i ].size() > 1 ){ro = true;break;}}// on room overlapingif( !ro )score++;_criteria[ ci + 0 ] = !ro;CourseClass* cc = ( *it ).first;Room* r = Configuration::GetInstance().GetRoomById( room );// does current room have enough seats_criteria[ ci + 1 ] = r->GetNumberOfSeats() >= cc->GetNumberOfSeats();if( _criteria[ ci + 1 ] )score++;// does current room have computers if they are required_criteria[ ci + 2 ] = !cc->IsLabRequired() || ( cc->IsLabRequired() && r->IsLab() );if( _criteria[ ci + 2 ] )score++;bool po = false, go = false;// check overlapping of classes for professors and student groupsfor( int i = numberOfRooms, t = day * daySize + time; i > 0; i--, t += DAY_HOURS ){// for each hour of classfor( int i = dur - 1; i >= 0; i-- ){// check for overlapping with other classes at same timeconst list<CourseClass*>& cl = _slots[ t + i ];for( list<CourseClass*>::const_iterator it = cl.begin(); it != cl.end(); it++ ){if( cc != *it ){// professor overlaps?if( !po && cc->ProfessorOverlaps( **it ) )po = true;// student group overlaps?if( !go && cc->GroupsOverlap( **it ) )go = true;// both type of overlapping? no need to check moreif( po && go )goto total_overlap;}}}}total_overlap:// professors have no overlaping classes?if( !po )score++;_criteria[ ci + 3 ] = !po;// student groups has no overlaping classes?if( !go )score++;_criteria[ ci + 4 ] = !go;}// calculate fitess value based on score_fitness = (float)score / ( Configuration::GetInstance().GetNumberOfCourseClasses() * DAYS_NUM );
}


这篇关于Making a Class Schedule Using a Genetic Algorithm 中的fitness函数的解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/917804

相关文章

Python函数作用域示例详解

《Python函数作用域示例详解》本文介绍了Python中的LEGB作用域规则,详细解析了变量查找的四个层级,通过具体代码示例,展示了各层级的变量访问规则和特性,对python函数作用域相关知识感兴趣... 目录一、LEGB 规则二、作用域实例2.1 局部作用域(Local)2.2 闭包作用域(Enclos

深度解析Java DTO(最新推荐)

《深度解析JavaDTO(最新推荐)》DTO(DataTransferObject)是一种用于在不同层(如Controller层、Service层)之间传输数据的对象设计模式,其核心目的是封装数据,... 目录一、什么是DTO?DTO的核心特点:二、为什么需要DTO?(对比Entity)三、实际应用场景解析

深度解析Java项目中包和包之间的联系

《深度解析Java项目中包和包之间的联系》文章浏览阅读850次,点赞13次,收藏8次。本文详细介绍了Java分层架构中的几个关键包:DTO、Controller、Service和Mapper。_jav... 目录前言一、各大包1.DTO1.1、DTO的核心用途1.2. DTO与实体类(Entity)的区别1

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.

MySQL count()聚合函数详解

《MySQLcount()聚合函数详解》MySQL中的COUNT()函数,它是SQL中最常用的聚合函数之一,用于计算表中符合特定条件的行数,本文给大家介绍MySQLcount()聚合函数,感兴趣的朋... 目录核心功能语法形式重要特性与行为如何选择使用哪种形式?总结深入剖析一下 mysql 中的 COUNT

MySQL 中 ROW_NUMBER() 函数最佳实践

《MySQL中ROW_NUMBER()函数最佳实践》MySQL中ROW_NUMBER()函数,作为窗口函数为每行分配唯一连续序号,区别于RANK()和DENSE_RANK(),特别适合分页、去重... 目录mysql 中 ROW_NUMBER() 函数详解一、基础语法二、核心特点三、典型应用场景1. 数据分

使用Python绘制3D堆叠条形图全解析

《使用Python绘制3D堆叠条形图全解析》在数据可视化的工具箱里,3D图表总能带来眼前一亮的效果,本文就来和大家聊聊如何使用Python实现绘制3D堆叠条形图,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录为什么选择 3D 堆叠条形图代码实现:从数据到 3D 世界的搭建核心代码逐行解析细节优化应用场景:3D 堆叠图

深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧

《深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧》Python装饰器(Decorator)是提升代码可读性与复用性的强大工具,本文将深入解析Python装饰器的原理,常见用法,进阶技巧与最佳实践,希望可... 目录装饰器的基本原理函数装饰器的常见用法带参数的装饰器类装饰器与方法装饰器装饰器的嵌套与组合进阶技巧

解析C++11 static_assert及与Boost库的关联从入门到精通

《解析C++11static_assert及与Boost库的关联从入门到精通》static_assert是C++中强大的编译时验证工具,它能够在编译阶段拦截不符合预期的类型或值,增强代码的健壮性,通... 目录一、背景知识:传统断言方法的局限性1.1 assert宏1.2 #error指令1.3 第三方解决

全面解析MySQL索引长度限制问题与解决方案

《全面解析MySQL索引长度限制问题与解决方案》MySQL对索引长度设限是为了保持高效的数据检索性能,这个限制不是MySQL的缺陷,而是数据库设计中的权衡结果,下面我们就来看看如何解决这一问题吧... 目录引言:为什么会有索引键长度问题?一、问题根源深度解析mysql索引长度限制原理实际场景示例二、五大解决