Development and Implementation of an Automation Algorithm for Class Scheduling Process at Universities

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sibircon48586.2019.8958249
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Due to the improvement of university management system based on computer and information systems, the issue of class scheduling automation has become increasingly relevant. The solution to the problems of compiling various types of schedules belongs to a special field of applied mathematics - the theory of schedules. However, the solution to this problem heavily depends on the specifics of a particular university. This means that scheduling requires the development of “flexible” methods and algorithms that should more or less take into account the specifics of each university. This article provides an overview of the available methods and algorithms used in scheduling classes and describes the development and implementation of an algorithm that would solve the task of forming the optimal university class schedule based on the genetic algorithm.