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Ressourcen (für eine Stunde/Vortrag):

  • Raum
  • Lehrer
  • Klasse
  • Schüler
  • Zeit
  • Fach

Raum:

  • ID
  • Name/Beschreibung
  • Raumtypen (generisch, labor, küche, büro)
  • Raumgröße/Anzahl der Plätze
  • Raumbelegung (["xx:xx-xx:xx"])

Zeit:

  • Zusätzliche Zeit zwischen den Stunden (laufen, pause, lüften, besprechen)
  • Lehrer/Schüler benötigen Pausen wenn es passt (oder zu einer festgeleten Uhrzeit)

Lehrer:

  • Name
  • Typ (Lehrer, Dozent, externer Mitarbeiter)
  • Fächer
  • Verfügbarkeit

Schüler:

  • Name
  • Klassen/Kurse

Aktion/Abfrage:

  • Ist Ressource frei? (Lehrer, Raum, Klasse) für einen Zeitraum
  • Setze/Gib Priorität
  • Setze Hard/Soft constraint

Beispiel Regeln:

  • Lehrer + Klasse + Schüler kann nur in einen Raum zur gleichen Zeit sein
  • Fach kann nur in bestimmten Raum stattfinden
  • Fächer sollen in der Woche in einer bestimmten Reihenfolge sein
  • Zeit zwischen den Stunden minimieren
  • Laufen zwischen verschiedenen Räumen/Einrichtungen verringern

Algorithmus

Ein metaheuristischer evolutionärer Algorithmus für die Erstellung von Stundenplänen

Variablen (G = Generations, P = Population, T = Stop Threshold, S = Selection percentage, M = Mutation probability)

  • Lädt alle Ressourcen
  • Lädt alle Regeln und sortiert nach Priorität
  • Wiederholen bis nach T Durchläufen keine Verbesserung der Leistung festgestellt wird oder der Nutzer davor stoppt
    • G mal wiederholen:
      • P mal wiederholen:
        • Startet mit einer zufälligen Tabelle oder übernimmt eine des vorherigen Durchlaufes
        • Weißt diesem Durchlauf die Leistung 0 zu
        • Führt jede Regeln für jede Ressource aus
          • Wenn die Regel erfüllt ist wird deren Priorität zur Leistung addiert
          • Wenn die Regel verletzt ist wird deren Priorität von der Leistung subtrahiert
          • Wenn die Regel verletzt ist und sie zwingend erforderlich ist wird die Leistung auf 0 gesetzt und dieser Durchlauf beendet
      • Speichert und sortiert die Ergebnisse nach der Leistung der Durchläufe
      • Selektion (S Prozent der besten Durchläufe werden ausgewählt)
      • Rekombination (Für jeweils zwei der selektierten Durchläufe werden einige Einträge vertauscht)
      • Mutation (Mit einer Wahrscheinlichkeit von M werden einige Einträge vertauscht)
      • Population (Zusätzlich werden 100% - S an zufällig generierten Tabellen aufgefüllt)

Schema:

[
	{
		"and": [
			{
				"or": [
					{
						"equals": "1==1"
					},
					{
						"equals": "1==0"
					}
				]
			},
			{
				"equals": "1==1"
			}
		]
	}
]
{
	"ressources": {
		"lehrer": {}
	}
}