Abstract
Optymalizacja planu zajęć na wyższej uczelni ma ogromne znaczenie, od tego bowiem zależy komfort pracy wykładowców i studentów, oszczędność czasu, a to wszystko znacząco przekłada się na efekty kształcenia. W obecnych czasach do takich zadań wykorzystuje się coraz szybsze komputery i coraz lepsze techniki obliczeniowe. Jednak skuteczna optymalizacja planu zajęć jest niezwykle złożonym zadaniem, zbadanie wszystkich możliwości jest absolutnie niewykonalne w tej sytuacji. W takich sytuacjach często wykorzystuje się różne metody heurystyczne. Różni autorzy wciąż poszukują algorytmów, których zastosowanie przynajmniej częściowo zautomatyzowałoby proces układania zajęć przy założeniu wielu kryteriów i ograniczeń. Celem pracy jest opracowanie modelu komputerowego wspomagania układania planu zajęć opartego na metodach heurystycznych. Proponowane algorytmy automatycznej optymalizacji planu zajęć wykorzystują system wieloagentowy oraz metaheurystykę symulowanego wyżarzania. Planowane jest także użycie algorytmów ewolucyjnych i grawitacyjnych.
Publisher
Warsaw University of Life Sciences - SGGW Press
Subject
Psychiatry and Mental health
Reference24 articles.
1. Alghamdi H., Alsubait T., Alhakami H., Baz A., 2020: A review of optimization algorithms for university timetable scheduling, Engineering, Technology & Applied Science Research 10(6), 6410–6417.
2. Biernacki A., 2005: Systemy wieloagentowe jako narzędzie do symulacji systemów złożonych, Studia Informatica 26, 1, 15–28.
3. Deris S., Omatu S., Ohta H., Saad P., 1999: Incorporating constraint propagation in genetic algorithm for university timetable planning, Engineering applications of artificial intelligence 12(3), 241–253.
4. Deris S., Omatu S., Ohta H., 2000: Timetable planning using the constraint-based reasoning. Computers & Operations Research 27(9), 819–840.
5. Feliks J., Lichota A., Majewska K., 2015: Koncepcja wykorzystania podejścia agentowego do modelowania systemów logistyki serwisowej, Logistyka 2, 89–98.