Órarendtervezés .NET platformon

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Kővári Bence András
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

A mindennapi életben, de főként oktatási intézményekben gyakran merül fel az órarendtervezés problémája: sok szereplő munkáját kell úgy megszervezni, hogy az mindenki számára a lehető legjobb legyen, és természetesen minden feladat el legyen végezve. Egy jó órarend segítségével a rendelkezésre álló erőforrások hatékonyabban kihasználhatók, csökkenthetőek a velük kapcsolatos költségek.

Egy órarend megtervezése nem triviális feladat, és könnyen belátható, hogy számítástechnikailag is nehéz feladatról van szó. Az összes lehetőség megvizsgálása nem célravezető, mivel olyan sok időt venne igénybe, amit nem lehet végigvárni. Ezért az órarendek automatikus megtervezéséhez összetettebb algoritmusokra van szükség.

Az órarendtervezés jelenleg is kutatási terület, amelynek elősegítése céljából jött létre a Nemzetközi Órarendtervező Verseny. A verseny egy egységes formátumot specifikál, amelynek segítségével a problémák leírhatóak, és arra buzdítja a kutatókat, hogy ezekre a problémákra az algoritmusaikkal minél jobb megoldást keressenek.

A szakdolgozatban bemutatom az automatikus órarendtervezés egyik lehetséges megközelítését genetikus algoritmus segítségével. A genetikus algoritmus lényegében az evolúció elméletén alapszik: sok lehetséges megoldás véletlen lépésekben fejlődik, és ezek közül mindig a legjobbakat tartjuk meg. Egy lehetséges megoldás értékelése többféle szempont szerint zajlik, ezeket a szempontokat a Nemzetközi Órarendtervező Verseny specifikálja.

Bemutatom a verseny specifikációjára épülő objektummodell megtervezésének, majd pedig a lehetséges megoldások értékelésének folyamatát. Az alkalmazás időközben több optimalizációs lépésen is keresztülment, ezen lépésekre is kitérek a dolgozatban.

Az elkészült alkalmazás képes jó megoldást adni a verseny honlapján kiadott egyszerűbb problémákra, a szakdolgozat végén ismertetem a konkrét eredményeket. Az eredményekből láthatóak a genetikus algoritmus használatának előnyei és hátrányai is.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.