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申请/专利权人：珠海丰实科技有限责任公司

摘要：本发明涉基于爬山算法与并行扰动混合搜索的排课方法，该方法包括：设置基础数据、设置排课要求与规则；计算课表解的评价函数、算法参数；随机生成初始解课表；使用爬山算法生成局部最优解课表并加入最优解集；对最优解集中的每个解，使用并行蒙特卡罗扰动生成多个邻域解并对所有邻域解使用爬山算法得到局部最优邻域解，将最优邻域解加入最优解集，保留最优解集中评价函数惩罚值最小的多个最优解，形成新的最优解集；循环执行并行扰动与爬山算法至算法收敛退出，输出最优解集惩罚值最小的解课表结果，生成对应的排课表。本发明的有益效果为：解决新高考排课难问题，节省教师、课时、教室等教学资源并且排课结果较优。

主权项：1.一种基于爬山算法与并行扰动混合搜索的排课方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S100，设置学生选科表、老师安排表、教学任务表、设置排课要求与排课规则；S200，计算课表解违反硬性约束与软性约束惩罚值的评价函数，计算排课算法所需的参数，根据所述S100的设置对教学班进行优化计算；S300，随机生成初始解课表；S400，使用爬山算法生成局部最优解课表并加入最优解集；S500，对最优解集中的每个解，使用并行蒙特卡罗扰动生成多个邻域解并对所有邻域解使用爬山算法得到局部最优邻域解，将最优邻域解加入最优解集，保留最优解集中评价函数惩罚值最小的多个最优解，形成新的最优解集；S600，循环所述S500直至达到退出条件，输出局部最优解课表结果，生成对应的排课表；所述S200具体包括：S210，计算课表解违反硬性约束和软性约束惩罚值的评价函数，其中违反硬性约束惩罚值表示学生课表冲突、教师课表冲突、课程课表冲突的惩罚值，软性约束惩罚值表示课表违反排课规则的一个或多个子项的惩罚值；S220，根据排课要求与规则应用并初始化违反硬性约束和软性约束惩罚值评价函数的权重参数，计算扰动比例α、扰动并行数β、最优解集top数γ、最大循环次数δ、连续无最优解退出次数ε及最速邻域系数θ；S230，根据输入的学生选科表、老师安排表及教学任务表，优化计算所有的教学单元，所述教学单元由课程、授课老师、上课学生三元组组成，优化后生成学生人数均衡及冲突最少的教学班；所述S300具体包括：S310，根据所述算法的一个解为所有教学单元分配按课时要求数的教学资源单元，其中教学资源单元为课时T与教室R的笛卡尔积；S320，随机生成课表初始解，即为每个教学单元随机分配教学资源单元；所述S400具体包括：S410，计算解的所有邻域；S420，计算解的邻域违反排课规则惩罚值，并保存惩罚值比原解惩罚值小的邻域至更优邻域集；S430，生成0～1之间的随机数，如果随机数小于最速邻域系数θ，随机从更优邻域集中选择一个邻域作为新解，否则从更优邻域集中选择惩罚值最小的最优邻域解作为新解；S440，循环步骤S410～S430至没有更优的邻域即解为局部最优解；S450，将局部最优解加入局部最优解集合中；所述S410中解的邻域产生包括：交换两节课程，即教学单元tu1的一个已分配教学资源rt1与另一个教学单元tu2的一个已分配教学资源rt2进行交换，其中tu1、tu2不能同时为空，rt1与rt2均不能为空，且tu1可以使用rt2，tu2可以使用rt1；交换两节课时，教学课时t1与t2交换，即rt1与rt2可交换时则全部交换，可交换条件同所述交换两节课程的交换条件一致；所述S500具体包括：对所述局部最优解集合中的所有解均使用并行蒙特卡罗扰动，包括：S510，对课表解并行生成β个扰动解，生成方式为对解执行α*|RT|次蒙特卡罗随机所述邻域交换，其中R为教室，T为课时；S520，对β个扰动解均使用爬山算法生成β个局部最优扰动解；S530，将β个局部最优扰动解加入局部最优解集合中；S540，保留最优解集合中最多γ个惩罚值最小的解，删除其他解的数据，形成新的最优解集合；所述S600具体包括：S610，循环执行步骤S500，直到循环次数达到最大循环次数δ，或者步骤S500连续没有更优解的次数达到连续无最优解退出次数ε时，或者局部最优解集合中惩罚值最小的局部最优解惩罚值为0，循环退出；S620，局部最优解集合中惩罚值最小的局部最优解为排课表结果，输出学生课表、老师课表、教室课表、班级课表、年级课表、课程课表。

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