張慧寧
(廣東石油化工學(xué)院,廣東 茂名525000)
實驗室排課一直就是實驗室管理者的一項經(jīng)常性工作,然而大學(xué)實驗室儀器設(shè)備種類繁多,用途和性質(zhì)都各有不同給資源調(diào)度帶來了一定的困難。 各學(xué)科又都面臨著諸如實驗室資源使用緊張等問題。 所以,如何利用先進的信息技術(shù),實現(xiàn)對實驗室排課工作有效、合理的管理,是實驗室系統(tǒng)的建設(shè)者和實驗管理職能部門需要考慮的重點問題。
各高校目前都有自己的排課系統(tǒng),但各系統(tǒng)設(shè)計中都沒有考慮到各學(xué)科實驗室性質(zhì)不同、實驗儀器設(shè)備使用狀態(tài)的差異、大型設(shè)備與小型設(shè)備能支持同時參與實驗的學(xué)生人數(shù)不同等情況,而是將實驗課以一個一個的課室為單位實行課程排列,與多媒體課室做同樣的排課處理,這樣必然會導(dǎo)致資源使用不合理,約束性大;同時沒有專門的實驗排課系統(tǒng),也更加凸顯了實驗室資源無法統(tǒng)一調(diào)度、易用性較差等矛盾。
合理的資源安排同時也反映在排課的模式上, 然而傳統(tǒng)意義上的排課模式單一, 沒有根據(jù)實際情況彈性排課, 導(dǎo)致實驗人員工作量過大,造成人力資源的浪費,排課需要花費的時間過長,無法應(yīng)對突發(fā)情況而重新對實驗室進行排課,這些都是實驗室管理人員需要面對的問題。
傳統(tǒng)的實驗室排課系統(tǒng)多數(shù)基于整數(shù)單目標規(guī)劃求近似最優(yōu)解的方法,并逐漸朝著多目標規(guī)劃和啟發(fā)式算法框架下前進,傳統(tǒng)意義上的排課主要缺點表現(xiàn)在以下幾個方面:
1)全校實行統(tǒng)一的排課方法,模式單一,實驗課與理論課沒有辦法做到分開排列,無法兼顧實驗需求,靈活性差。
2)沒有按照專業(yè)、班級的特點,在實驗集中的時間彈性排課,因工作量過大而影響實驗室管理人員的工作效率,加大了工作人員的心理排斥力。
3)傳統(tǒng)的功能制模式已不能適應(yīng)教學(xué)模式轉(zhuǎn)變的需要,跟不上實驗課程的各種變化。
4)沒有考慮到班級學(xué)生人數(shù)與實驗室可用儀器設(shè)備數(shù)量匹配度,無法彈性操作。
5)排課需要花費的時間過長,傳統(tǒng)的排課算法決定了硬件資源的占用量大,占用率高,直接導(dǎo)致的問題就是無法應(yīng)對突發(fā)情況而重新對實驗室進行排課,以適應(yīng)實際需要。
目前的實驗室排課系統(tǒng)仍然存在不少的技術(shù)缺陷,需要苛刻的環(huán)境、昂貴的設(shè)備、漫長的時間等代價作為彌補,不能很好滿足當(dāng)前高校需求。 目前排課系統(tǒng)的發(fā)展趨勢正朝著高實時性、高準確性以及高抗干擾性等方面發(fā)展。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,近年來,人工智能算法也被用來解決實驗人員排課問題。
本文探討設(shè)計了一個實驗室實時智能排課系統(tǒng),前端頁面設(shè)計采用php+html 動態(tài)網(wǎng)頁技術(shù)設(shè)計, 服務(wù)器端采用wampserver, 運行于windows server 2008 服務(wù)器系統(tǒng)。 系統(tǒng)可實現(xiàn)由用戶自主輸入信息的同時,從數(shù)據(jù)庫中讀取已有的存儲信息:包括班級數(shù)量、每個實驗課的各種請求、班級人數(shù)、課程覆蓋要求、課程分配情況以及分配的時間長度下,根據(jù)不同的使用情況,結(jié)合算法分析計算出最優(yōu)方案進行智能排課,同時給出約束性滿足情況以及排課需要的各項性能指標,最后返回實驗室排課序列。系統(tǒng)設(shè)計能夠有效地改善以往排課系統(tǒng)軟件中諸多弊端,是實驗室專用排課系統(tǒng),節(jié)省時間、人力資源和物力資源。
系統(tǒng)在設(shè)計的時候使用了功能建模。功能建模是指在業(yè)務(wù)建模的基礎(chǔ)上,梳理出業(yè)務(wù)體系所在的問題域的層次關(guān)系,確定系統(tǒng)邊界,明確關(guān)系接口,劃分不同的子系統(tǒng),確定各個子系統(tǒng)之間的功能,按照“系統(tǒng)—子系統(tǒng)—功能—程序”的思路編排,且需說明解決哪部分業(yè)務(wù)以及功能間的關(guān)系。
系統(tǒng)采用功能建模的好處:
1)可靠性高、易用性強、準確率高無沖突;
2)實時性強,計算時間短,信息回饋速度快;
3)求解的質(zhì)量高,能滿足大多數(shù)約束性請求;
4)能應(yīng)付各種突發(fā)狀況,彈性適應(yīng)能力強;
5)系統(tǒng)可維護性強,擴展性好,瀏覽方便。
系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中快速提取配套資源信息,使用帶約束性的機制從新生成初始解值,以達到最佳的初始值效果,為下一步算法處理作好準備。 讀取完數(shù)據(jù)后采用混合型算法進行數(shù)據(jù)分析。 混合型算法通過對數(shù)據(jù)解空間的分離,然后分別進行搜索,得到各個解空間的局部最優(yōu)解后,再對各個解進行綜合匹配,使最終結(jié)果臨近最優(yōu)解。該方法兼顧了時間效率以及結(jié)果質(zhì)量,同時結(jié)合啟發(fā)式算法框架對系統(tǒng)開展進一步優(yōu)化處理。 通過結(jié)合這些算法設(shè)計出來的系統(tǒng)彈性適應(yīng)能力強,能從容應(yīng)對實驗課程的突發(fā)請求以及課時變更,而對原有的實驗室排課列表只造成很小的影響。
本文從實驗室排課這一角度出發(fā), 提出了一個智能排課系統(tǒng),應(yīng)用主流的web 技術(shù),通過使用人工智能算法,在系統(tǒng)使用時智能地分析計算出最優(yōu)解,使系統(tǒng)在使用時實時性和準確性都比較高,不僅在一定程度上規(guī)范了實驗室管理員和教師的排課工作, 提高排課效率,同時也為本單位教學(xué)實驗部實施課程調(diào)度管理提供依據(jù)。
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