排课系统设计毕业论文Word格式.doc

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2015年06月

学位论文原创性声明

本人郑重声明：

所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：

年月日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权省级优秀学士学位论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于

1．保密□，在_________年解密后适用本授权书。

2．不保密□。

（请在以上相应方框内打“√”）

年月日

导师签名：

本科生：

周林指导教师：

张发勇

摘要

作为一个学生，无论是在小学中学还是大学，课表都是我们在学校里接触最多的。

然而，我们很少会去关注课表是怎么排出来的，尤其是在大学以前似乎课表并不复杂。

然后，到了大学里，看似简单的课表却引起了我们的注意。

大学里的课程往往具有很强的随机性和流动性，学生个人的课程有一定的共性但是却不完全相同尤其是课程往往没有固定的教室。

而是根据自己的选课情况来安排上课时间和地点，而且我们也发现大学中教室的资源往往非常紧张。

这样一来排课问题就构成了一个多类资源的优化组合问题。

S.Even等人在1975年将排课问题论证为NP完全问题。

这类问题往往没有唯一解，而只能在有限的要求范围内求得相比较而言更合理的解。

那么，如何在有限的教室、老师资源以及各种硬性软性要求给出一个最优解就是排课算法的核心要求。

本课题着重与在优化现有的排课算法，尤其是遗传算法，针对其在排课应用中的不足进行优化从而能够得出更为高效、合理的排课算法解决高校排课问题。

关键词：

JSP、遗传算法、排课系统

SchedulingAlgorithmResearchandDevelopment

BachelorCandidate：

ZhouLinSupervisor：

ZhangFayong

ABSTRACT

Asastudent,whetheritisincontactwithallofourelementaryschooloruniversity,thelargestintheschoolcurriculum.However,werarelyfocusoncurriculumishowtorowout,inparticular,seemstobeattheuniversitycurriculumisnotcomplicatedbefore.Then,totheuniversity,seeminglysimpleschedulehascaughtourattention.Thereisnofixedcourseintheuniversityclassroom,studentsarenolongerthesameasbeforewithaclassasaunittogotoclass.Butaccordingtotheirownsituationtoarrangeelectiveclasstimeandplace,butwealsofoundthatuniversityclassroomresourcesareoftenverytight.Asacoursearrangementconstitutestheoptimalcombinationofmanytypesofresourcesproblem.S.Evenetal.1975willdemonstratetocourseschedulingproblemsNP-completeproblems.Suchissuesareoftennottheonlysolution,butonlytoobtainamorereasonablecomparisonsolutionwithinalimitedrangeofrequirements.So,howtogiveanoptimalalgorithmisarrangingthecorerequirementsforlimitedclassroom,teacherresources,andavarietyofsoftrigidrequirements.ThispaperfocusesonoptimizingexistingandSchedulingalgorithms,especiallygeneticalgorithm,arrangingforitsshortcomingsintheapplicationwereoptimizedtobeabletodrawamoreefficientandrationalArrangingCourseSchedulingalgorithmstosolveproblems.

Keywords:

JSP;

geneticalgorithm;

SchedulingSystem

目录

第一章绪论 1

§

1.1排课算法研究背景 1

1.2常用的排课算法对比 1

1.2.1贪心算法 1

1.2.2回溯算法 2

1.2.3遗传算法 2

1.3课题目标以及意义 3

1.3.1课题目标 3

1.3.2课题意义 3

第二章相关知识概述 4

2.1JavaServerPages 4

2.1.1JavaServerPages简介 4

2.1.2JavaServerPages特点 4

2.2SQLServer2005 5

2.2.1SQLServer2005简介 5

2.2.2SQLServer2005特点 6

2.3MyEcplise 6

2.4本章小结 7

第三章排课算法设计 8

3.1排课问题描述 8

3.2排课问题分析 8

3.3约束条件 9

3.4约束条件数学表示 9

3.5排课算法——遗传基因编码 11

3.6排课算法——适应度计算 12

3.6.1离散程度适应度计算 12

3.6.2较难课程适应度计算 13

3.6.3特殊课程适应度计算 13

3.7排课算法—— 选择、交叉和变异 13

3.7.1选择 14

3.7.2交叉 14

3.7.3变异 14

3.8排课算法——课程冲突检测 14

3.9主要算法描述 15

3.9.1选择算法描述 15

3.9.2交叉变异算法描述 16

3.9.3排课算法描述 17

3.10本章小结 20

第四章排课系统总体设计 20

4.1需求分析 20

4.2系统总体结构 21

4.3本章小结 21

第五章排课系统详细设计与实现 22

5.1数据库设计 22

5.1.1数据库ER图 22

5.1.2数据库各表设计 22

5.2登录模块设计 26

5.3系统主页面总布局 27

5.4基础信息管理设计 28

5.5排课设置管理模块设计 30

5.6排课模块设计 31

5.7系统管理模块设计 32

5.8本章小结 33

第六章总结与展望 33

6.1总结 33

6.2展望 33

致谢 35

参考文献 36

2015.06中国地质大学（武汉）学士学位论文35

第一章绪论

1.1排课算法研究背景

最初在采用计算机自动排课以前，高等院校只能采用人工排课的方式。

人工排课只能依靠教务处的工作人员手动的安排整个学校教育教学工作。

这种手工人力的排课方式有非常多的缺点。

首先最显著的缺点就是排课效率过于低下，其次课表排好以后很难修改，不便于调整。

对于实际使用过程中出现的特殊情况如临时调课等状况不能很好的应对。

因此，当学生人数越来越多，达到数万甚至更多，教师人数达到数百数千，要为这成百上千的学生和教师安排出科学合理的课程表，几乎是不可能的任务。

就算能够完成，但也往往需要花费很大的人力物力，工作量巨大。

并且即使排出课程表也不够灵活，很难进行调整。

随着高等教育的不断发展，不管是高等院校的在校学生人数还是教职工人数都在不断地增加，课程安排复杂度也不断提高。

着这种情况下，人工排课的缺点与不足就显得更加突出，手动排课的方式已经无法在满足当前排课问题的需求。

同时，随着计算机技术的快速发展，计算机技术在各个领域的应用也越累越广泛。

人们很自然地就将计算机技术应用到这一领域中。

显而易见，使用计算机技术进行排课，可以排课缩短排课时间、节省人力资源、并且有比较高的排课质量，可以迅速地得出满足各种约束要求的可行排课结果。

1.2常用的排课算法对比

1.2.1贪心算法

贪心法（greedymethod）主要是将分级处理方法进行改进，着眼于局部，然后逐步产生最优解。

贪心算法从问题的一个初始解出发，在特点的原则下做出一系列的选择（一旦做出选择，就不再进行修改），也就是选择当前状态下的最优选择，从而渐渐逼近原定的理想目标。

在排课问题中，贪心算法就是从某一个初始状态开始，根据给定的策略向安排好所有待排课程这一目标逐步前进。

贪心算法每一步都需要进行判别，在即将进行的下一步中能否得到可行解的一个解元素。

如果可以则持续进行，依然根据贪心策略想目标推进。

当算法不能再找到符合要求的解时，算法停止。

最终可以得到可行解。

贪心算法的优势在于时间复杂度较小，能用较少的执行步数得到相应的解。

而其最大的不足就是解不够合理，虽然每一步都能做到局部最优化，但是总体得到的结果却不一定是整体最优解。

为了能够尽可能的规避贪心算法的不足，在算法最后能够得到的解更科学合理的整体较优解。

为此，可以在算法中采用最优化算法（比如动态规划等）。

1.2.2回溯算法

回溯算法也被叫做试探算法。

可以认为它是对深度优先算法进行修改和扩充的孙发。

回溯算法根据原定的优先条件进行深度优先搜索。

但当搜索进行到某一步发现不能满足条件时，则退回到前一步重新进行选择。

其中能够满足返回条件的状态点被称为回溯点。

实