我正在考虑一个假设性问题,并寻求如何从算法的角度解决这个问题的指导。
问题如下:考虑一所大学,你有以下对象: - 教职员工。每个职员教授一个或多个课程。 - 学生。每名学生参加一个或多个课程。 - 教室。教室可容纳一定数量的学生,并包含某些类型的设备。 - 课程。需要特定类型的设备,并且每周需要一定时间。
给定关于报名信息的信息(即每门课程中有多少名学生报名,并分配哪些工作人员来教授每门课程),如何计算遵守以下限制的时间表: 1. 工作人员一次只能教授一门课程。 2. 学生一次只能参加一门课程。 3. 教室一次只能容纳一定数量的学生。 4. 需要特定类型设备的课程只能在提供该类型设备的房间中举行。 5. 营业时间为周一至周五,上午8点至12点,下午1点至5点。
讨论: 实际上,我不太关心上述情况,我只是对这一类问题感到好奇。乍一看,这似乎是适合使用遗传算法的好题目,但是这种算法的适应函数将非常复杂。
在尝试解决这种约束满足问题时,有什么好方法呢?
我猜可能没有完美的解决方案,因为学生可能会选择一些课程组合,导致出现不可能的情况,特别是当学生和课程数量增加时。
问题如下:考虑一所大学,你有以下对象: - 教职员工。每个职员教授一个或多个课程。 - 学生。每名学生参加一个或多个课程。 - 教室。教室可容纳一定数量的学生,并包含某些类型的设备。 - 课程。需要特定类型的设备,并且每周需要一定时间。
给定关于报名信息的信息(即每门课程中有多少名学生报名,并分配哪些工作人员来教授每门课程),如何计算遵守以下限制的时间表: 1. 工作人员一次只能教授一门课程。 2. 学生一次只能参加一门课程。 3. 教室一次只能容纳一定数量的学生。 4. 需要特定类型设备的课程只能在提供该类型设备的房间中举行。 5. 营业时间为周一至周五,上午8点至12点,下午1点至5点。
讨论: 实际上,我不太关心上述情况,我只是对这一类问题感到好奇。乍一看,这似乎是适合使用遗传算法的好题目,但是这种算法的适应函数将非常复杂。
在尝试解决这种约束满足问题时,有什么好方法呢?
我猜可能没有完美的解决方案,因为学生可能会选择一些课程组合,导致出现不可能的情况,特别是当学生和课程数量增加时。