Концепция автоматизированной системы составления расписания образовательной организации

Автоматизация процесса составления расписания в образовательных учреждениях представляет собой критически важную задачу, способствующую значительному упрощению и ускорению данного процесса, а также повышению качества и эффективности результатов. Это достигается путем учета доступности преподавателей, аудиторий, групп студентов, а также различных ограничений и предпочтений, что в ручном режиме часто оказывается трудоемким и приводит к конфликтам и несоответствиям.

Актуальность данной темы исследования определяется значительными преимуществами, которые автоматизация процесса составления расписания приносит образовательным учреждениям. Разработка позволит сократить время на планирование и изменение расписания занятие в образовательной организации [1].

В настоящее время не создано универсального алгоритма составления расписания занятий, который бы полностью автоматизировал процесс формирования расписания при заданных ограничениях. Создание расписания сложный многофактор- ный процесс с большим количеством ограничений: занятость преподавателей, аудиторий, нормативные ограничения по постановке занятий обучающихся в течение планируемых периодов. Эти требования могут существенно различаться в зависимости от конкретных условий и потребностей каждого образовательного учреждения [2].

На практике обычно используется комбинация различных алгоритмов и подходов для решения этой задачи. Для решения некоторых трудностей, с которыми сталкиваются учебные заведения, существуют системы автоматизации, такие как «БИТ.ВУЗ.Расписание», «Галактики Расписание учебных занятий», «1С: Автоматизированное составление расписания для университета», и «АВТОРасписания».

Чтобы определить, какая из систем наиболее подходит, необходимо провести их сравнение по ряду критериев. Сравнение будет проводиться по следующим критериям: цена, функциональность, удобство и простота использования, поддержка и обновления. Сравнение систем приведено в таблице 1.

Таблица 1. Сравнение систем

Название системы Критерии	«БИТ.ВУЗ.Расписание»	«Галактика Расписание учебных занятий»	«1С: Автоматизированное составление расписания университет»	«АВТО Расписание»
Цена	Очень высокая	Высокая	Очень высокая	Средняя
Функциональность	Высокая	Высокая	Высокая	Высокая
Удобство  и  простота использования	Требует специальных навыков и опыта	Средняя	Требует  специальных навыков и опыта	Довольно простая
Интеграция с другими системами	С другими системами 1С	Частично	С другими системами 1С	Частично
Поддержка и обновления	Есть	Есть	Есть	Есть

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что ни одна из систем для автоматизации формирования расписания, рассмотренных в таблице, не способна полностью удовлетворить все необходимые критерии по причине наличия определенных ограничений и недостатков.

На данный момент удовлетворить потребность в составлении единого расписания для высшего и среднего профессионального образования невозможно.

Выбор системы автоматизации формирования расписания должен основываться на приоритетах и специфических потребностях каждого образовательного учреждения, так как универсального решения, отвечающего всем критериям, в настоящее время не существует.

В связи с этим, необходимо рассмотреть возможность создания собственной системы автоматизации, которая будет учитывать требования образовательной организации. Собственная система послужит для удовлетворения всех потребностей учебного процесса.

Для системы необходим большой набор функций таких как: автоматическое распределение занятий, управление изменениями в расписании, учет специфических нужд преподавателей и студентов, а также возможность настройки под индивидуальные требования образовательной организации. Важной вехой в разработке будет создание понятного и удобного интерфейса для сокращения времени на обучение персонала. Также система должна безболезненно встраиваться в системы вуза или другой образовательной организации для плавной и оптимизированной работы, а также актуальности данных на всех этапах формирования.

Разработка собственной системы всегда позволяет закрыть все потребности, так как направлена на индивидуальные потребности заведений.

Рассмотрим концепцию системы. Концепция системы состоит в том, чтобы быстро сформировать расписание исходя из базовых (заданных) параметров и естественно при составлении брать в учёт все ограничения.

Также необходимо оптимизировать полученное расписание, проверить конфликты, возможность адаптировать расписание под внесённые изменения, а также устранять недостатки.

Для решения задачи оперативного создания начального расписания целесообразно использовать так называемый «Жадный алгоритм». Этот алгоритм работает следующим образом: все занятия ранжируются по приоритету или другим критериям, например, сложности или времени проведения. Последовательно алгоритм назначает занятия в доступные аудитории, проверяя при этом наличие свободного времени у аудитории, преподавателя и группы студентов. При обнаружении конфликта, алгоритм подбирает другое доступное время или аудиторию для занятия.

После создания начального расписания требуется его оптимизация. Для этой цели эффективен «Генетический алгоритм». Генетический алгоритм основан на принципах естественного отбора и эволюции. Он создает множество потенциальных решений (вариантов расписаний), которые затем оцениваются по установленным критериям качества. Наиболее удачные реше- ния комбинируются и видоизменяются для формирования нового поколения расписаний с улучшенными характеристиками. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута оптимизация расписания, соответствующая заданным требованиям и ограничениям.

Всё это позволяет учитывать ограничения и параметры при создании расписания, а затем грамотно его оптимизировать, чтобы повысить его общую эффективность.

В данном исследовании используется комбинированный подход, включающий «жадный» и «генетический» алгоритмы, а также интерактивные методы. Блок-схема работы этого комбинированного алгоритма представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Блок схема описания работы алгоритма

Для анализа концепции были разработаны UML модели, которые показывают функциональные возможности системы в целом [3].

Созданы диаграммы прецедентов, последовательностей, деятельности и клас- сов. На рисунке 2 представлена диаграмма деятельности для прецедента «формирование расписания», отражающая запрос к системе на формирование расписания. На основе этих UML моделей проводится проверка концепции.

Сотрудник учебного отдела

система автоматического расписания

■ Просмотр данных о преподавателях-

-Данные о преподавателях

Просмотр данных об аудиториях-

Данные об аудиториях

-Просмотр данных об учебной нагрузке

-Данные об учебной нагрузке-

। ---Запрос на автоматическоское формирование расписание

Составление расписания

Уведомление об успешном формировании

-Запрос на вывод расписания

Готовое расписание

Рис. 2. Диаграмма последовательности для варианта использования «формирование расписания»

На основании представленной диаграммы деятельности (рис. 3) была спроектирована система автоматизации составления расписания. Входные данные для этой системы состоят из курсов, количества студентов, доступности преподавателей и аудитории.

Составление начального расписания осуществляется с помощью жадного алгоритма. Далее проводится проверка полученного начального расписания на наличие конфликтов. В случае если конфликты находятся, то они устраняются до перехода к следующему этапу.

Для улучшения качества расписания и уменьшения числа конфликтов применяется генетический алгоритм. После оптимизации проводится повторная проверка на наличие конфликтов, которые устраняются при их обнаружении. Финальное расписание можно просмотреть и модифицировать при необходимости, что позволяет адаптироваться под требования необходимые образовательному учреждению.

Рис. 3. Диаграмма деятельности

Весь процесс включает в себя генерацию начального расписания, проверку этого расписания, оптимизацию и окончательную корректировку, что позволяет обеспечить высокое качество и гибкость расписания.

Благодаря анализу модели на основе диаграммы деятельности выявлены ключевые результаты. На начальном этапе вводятся данные. Качество введенных данных значительно влияет на формирование расписания. Создание начального расписания проводится с помощью жадного алгоритма, который распределяет занятия по доступным временным слотам и аудиториям.

После создания начального расписания проводится проверка на наличие конфликтов, при обнаружении которых появляется необходимость устранить их до перехода к следующему этапу. Затем проводится оптимизация расписания с помощью генетического алгоритма, что позволяет улучшить структуры расписания и минимизировать конфликты. После оптимизации проводится повторная проверка на наличие конфликтов.

Финальное расписание можно просмотреть и модифицировать при необходимости, учитывая специфические требования образовательного учреждения. Анализ продемонстрировал эффективность использования алгоритмов. Комбинация жадного и генетического алгоритмов обеспечивает хороший баланс между скоростью и качеством расписания. Проверка после каждого этапа на наличие конфликтов обеспечивает высокое качество итогового расписания, а гибкость системы адаптировать его к изменениям.

Автоматизация проверки данных снизит влияние человеческого фактора. Инструменты для ручной корректировки упростят внесение изменений и их отслеживание. Анализ показал, что система эффективна и гибка, позволяя максимально автоматизировать процесс формирования расписания при достаточных вычислительных ресурсах.