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摘 要：随着课程改革的不断深入进行，排课问题得到了广泛的关注，通过了解各种动态算法和问题，开发了一种自动动态算法，该算法采用分离和撤退的思想，并结合优先级算法实现整个规划算法的设计。使用此项动态算法排课问题进行对课程的改革，以满足学生的实际需要，为新时代的课堂调度提供新思路，满足当下学校的课程排课的需要，希望对促进教学课程的改革作出积极贡献。
关键词： 动态算法； 排课； 研究
引言
实施教学管理和人才培养成为课堂调度的重中之重，而在教学过程中出现的缺乏设备、实验室和教师资源等现象，给调度工作带来了更大的挑战，因此在有限的情况下，形式需要优化，以满足不同的需求。只有积极的动态算法进行排课，才能对当前的课程改革做出积极贡献，使学生受到更好的教育。
1 现阶段存在的问题分析
课程的组织不是任意的，其目标是找到解决方案，满足所有课程计划限制的集合，我们 正在计划限制硬约束和软约束以及实现最佳教学效果的特殊条件限制以减少类冲突的发生。
1.1硬件设施是课程安排必须要满足的要求，只有满足这些条件才能使课程计划有效。教师一次只能教一门课程；同时，教室只能由一个班级占用；同时，一门课程只能开设一门课程；并且同一时期的课程总数必须不大于教室的数量；课堂的最大容量应大于或等于课堂上的最大课程数量，课堂类型应符合课堂要求。
1.2软约束条件是调度系统应尽可能满足的条件，满足软条件条件的类计划更科学合理。对于课程较多的课程，有必要尽可能频繁地间隔时间；尝试为同一个教师和班级选择一个相对固定的教室；对于正在上课的班级或教师，班级选择不应太远，且如果在一天之内进行多门课程的传授，就应该尽可能的使课程分散。
1.3在满足以上要求的基础上，应该多从学生自身出发，提出人性化的解决方案，比如尽量在较低楼层组织老教师的课程； 对于双重工作人员，应避免夫妻同时上课；适当照顾外部教师的需要；行政兼职教师和校长应避免固定课程的时间。
2 几种常用的算法分析
2.1遗传算法
遗传算法（GA）是一种基于自然种群遗传进化机制的有效搜索方法。通过一系列初始求解过程，常规搜索算法开始随机生成。该解决方案可以被认为是染色体问题区域的个体或组，并且以符号链的形式编码。模拟人口重复的自然生物进化过程遗传学，遗传交叉和变异操作，并根据每个人的健身功能的目标，基于适者生存的规则，不断满足人口的需求，最后，获得最优解。缺点是缺乏灵活性、低效率、多参数、大量计算和编码困难。
2.2模拟发光算法
模拟发光算法在1983年提出的启发式随机搜索算法，用于模拟加热的熔融金属的发光过程。该算法可以在较大的空间中找到具有较短时间的最优解，并且发光的金属近似原理。模拟发光算法可以提供良好的交互性。用户可以确定状态权重，也可以根据课程计划的结果调整和重新排列权重，这对解决教学大纲优化问题非常有效。然而，该算法仍处于模型的检验阶段，仍存在许多问题亟待解决。
2.3回溯算法
回溯是一种首选的搜索方法，使用“无处可去”的想法来搜索逐步前向搜索解的最佳条件，如果现在找不到最优解或没有解，那么返回上一步重新选择等，直到获得最优解，在落后计划问题算法的过程中，如果信息和资源的教学情况比较紧张，可能会造成后退错误造成的堵塞，其原因大多数是约束设置过硬或教材不足。
2.4基于优先级和传统算法的混合优化算法
调度问题是NP完全问题，但它并没有完全解决NP型多项式算法的问题，因此并没有单一的优化算法进行依靠。仅依赖于具体的目标选择算法不是最优解，重点是满意的解决方案太少了。通过各种研究调度算法，最終的混合算法选择优先级和传统算法来提供硬、软和特殊约束。使成功调度率和效率得到很好的保证，并发时间表更科学，更加人性化。根据传统算法的思路来安排课堂时间，确保选择的学校是在可用的时间内。在预定时间发生死锁后，冲突中的课程顺序，按照优先级增加，然后重新排列以解决冲突。算法的处理如下：
1.根据启动计划创建所有课程集合；
2.根据课程时间模式，生成班级设置队列使用优先级算法；
3.确定队列是否为空，如果队列为空以进入步骤9；
4，采用传统算法的思想，在队列中加入一个最高优先级；
5.生成当前类表下的所有可用时隙；
6.确定队列是否为空，以及序列冲突中的队列是否为空；
7.根据课程类型按优先级算法排序；
8.应用传统算法的想法，选择最优先的时间来安排课程；
9.确定冲突序列是否为空，如果为空，则跳到步骤10；
10.增加冲突优先级并转到步骤2；
11.制定时间表；
3 结论
综上所述，时间表规划问题涉及各种因素，到目前为止还没有可以完美的课程规划问题的优化算法。每种方法都有其优缺点，因此寻求各种算法优势有机混合算法结合，不是最优解，解决方案要注重提高满意度，这种趋势已演变为形成此类问题的最佳解决方案。
参考文献：
[1]李红婵，朱颢东.采用十进制免疫遗传算法求解高校排课问题[J].系统工程理论与实践，2012，32（09）：2031-2036.
[2]魏丽丽.几种自动排课算法的比较[J].大众科技，2009（09）：170-171+153.
[3]陆峰，李新.自动排课系统算法的设计与实现[J].微机发展，2005（11）：62-65+68.
作者简介：刘延芳，湖北工业大学，皖滁州，本科，讲师，研究方向：计算机应用。
关键词： 动态算法； 排课； 研究
引言
实施教学管理和人才培养成为课堂调度的重中之重，而在教学过程中出现的缺乏设备、实验室和教师资源等现象，给调度工作带来了更大的挑战，因此在有限的情况下，形式需要优化，以满足不同的需求。只有积极的动态算法进行排课，才能对当前的课程改革做出积极贡献，使学生受到更好的教育。
1 现阶段存在的问题分析
课程的组织不是任意的，其目标是找到解决方案，满足所有课程计划限制的集合，我们 正在计划限制硬约束和软约束以及实现最佳教学效果的特殊条件限制以减少类冲突的发生。
1.1硬件设施是课程安排必须要满足的要求，只有满足这些条件才能使课程计划有效。教师一次只能教一门课程；同时，教室只能由一个班级占用；同时，一门课程只能开设一门课程；并且同一时期的课程总数必须不大于教室的数量；课堂的最大容量应大于或等于课堂上的最大课程数量，课堂类型应符合课堂要求。
1.2软约束条件是调度系统应尽可能满足的条件，满足软条件条件的类计划更科学合理。对于课程较多的课程，有必要尽可能频繁地间隔时间；尝试为同一个教师和班级选择一个相对固定的教室；对于正在上课的班级或教师，班级选择不应太远，且如果在一天之内进行多门课程的传授，就应该尽可能的使课程分散。
1.3在满足以上要求的基础上，应该多从学生自身出发，提出人性化的解决方案，比如尽量在较低楼层组织老教师的课程； 对于双重工作人员，应避免夫妻同时上课；适当照顾外部教师的需要；行政兼职教师和校长应避免固定课程的时间。
2 几种常用的算法分析
2.1遗传算法
遗传算法（GA）是一种基于自然种群遗传进化机制的有效搜索方法。通过一系列初始求解过程，常规搜索算法开始随机生成。该解决方案可以被认为是染色体问题区域的个体或组，并且以符号链的形式编码。模拟人口重复的自然生物进化过程遗传学，遗传交叉和变异操作，并根据每个人的健身功能的目标，基于适者生存的规则，不断满足人口的需求，最后，获得最优解。缺点是缺乏灵活性、低效率、多参数、大量计算和编码困难。
2.2模拟发光算法
模拟发光算法在1983年提出的启发式随机搜索算法，用于模拟加热的熔融金属的发光过程。该算法可以在较大的空间中找到具有较短时间的最优解，并且发光的金属近似原理。模拟发光算法可以提供良好的交互性。用户可以确定状态权重，也可以根据课程计划的结果调整和重新排列权重，这对解决教学大纲优化问题非常有效。然而，该算法仍处于模型的检验阶段，仍存在许多问题亟待解决。
2.3回溯算法
回溯是一种首选的搜索方法，使用“无处可去”的想法来搜索逐步前向搜索解的最佳条件，如果现在找不到最优解或没有解，那么返回上一步重新选择等，直到获得最优解，在落后计划问题算法的过程中，如果信息和资源的教学情况比较紧张，可能会造成后退错误造成的堵塞，其原因大多数是约束设置过硬或教材不足。
2.4基于优先级和传统算法的混合优化算法
调度问题是NP完全问题，但它并没有完全解决NP型多项式算法的问题，因此并没有单一的优化算法进行依靠。仅依赖于具体的目标选择算法不是最优解，重点是满意的解决方案太少了。通过各种研究调度算法，最終的混合算法选择优先级和传统算法来提供硬、软和特殊约束。使成功调度率和效率得到很好的保证，并发时间表更科学，更加人性化。根据传统算法的思路来安排课堂时间，确保选择的学校是在可用的时间内。在预定时间发生死锁后，冲突中的课程顺序，按照优先级增加，然后重新排列以解决冲突。算法的处理如下：
1.根据启动计划创建所有课程集合；
2.根据课程时间模式，生成班级设置队列使用优先级算法；
3.确定队列是否为空，如果队列为空以进入步骤9；
4，采用传统算法的思想，在队列中加入一个最高优先级；
5.生成当前类表下的所有可用时隙；
6.确定队列是否为空，以及序列冲突中的队列是否为空；
7.根据课程类型按优先级算法排序；
8.应用传统算法的想法，选择最优先的时间来安排课程；
9.确定冲突序列是否为空，如果为空，则跳到步骤10；
10.增加冲突优先级并转到步骤2；
11.制定时间表；
3 结论
综上所述，时间表规划问题涉及各种因素，到目前为止还没有可以完美的课程规划问题的优化算法。每种方法都有其优缺点，因此寻求各种算法优势有机混合算法结合，不是最优解，解决方案要注重提高满意度，这种趋势已演变为形成此类问题的最佳解决方案。
参考文献：
[1]李红婵，朱颢东.采用十进制免疫遗传算法求解高校排课问题[J].系统工程理论与实践，2012，32（09）：2031-2036.
[2]魏丽丽.几种自动排课算法的比较[J].大众科技，2009（09）：170-171+153.
[3]陆峰，李新.自动排课系统算法的设计与实现[J].微机发展，2005（11）：62-65+68.
作者简介：刘延芳，湖北工业大学，皖滁州，本科，讲师，研究方向：计算机应用。