Составление учебных планов на основе генетических алгоритмов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Ноября 2011 в 11:33, дипломная работа

Краткое описание

С оптимизацией человек сталкивается постоянно в своей жизни, порой даже не замечая этого. Он выбирает, на каких станциях метро нам лучше пересесть в другой поезд, чтобы добраться до места назначения быстрее и с меньшим числом пересадок. Казалось бы, простая задача, с которой каждый справляется с большим или меньшим успехом. Но даже это простой пример показывает, как неоднозначен выбор. Приходиться проводить оптимизацию по двум критериям – время и количество пересадок. А если таких критериев не 2, а несколько десятков, причём один критерий зависит от определённого количества других, то тут уже не так просто справиться с задачей, найти лучшее сочетание значений этих критериев. Не помогает даже большой опыт человека в области, в которой решается задача оптимизации.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ 7
1.1. История появления эволюционных алгоритмов 7
1.2. Общие сведения о ГА 9
1.3. Модели генетических алгоритмов 13
1.4. Другие пути решения задач оптимизации 17
1.5. Применение генетических алгоритмов 21
1.6. Постановка задачи 24
2. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ЗАДАЧ СОСТАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ 25
2.1. Учебные планы нового поколения. Общие сведения 25
2.2. Формирование рабочих учебных планов 27
2.3. Формирование учебных планов на основе генетических алгоритмов 31
2.4. Соответствие терминов биологии и предметной области 34
3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ 36
3.1. Выбор языка программирования. Pascal ABC 36
3.2. Функциональная схема работы программы 38
3.3. Описание fitness-функции 42
3.4. Генерация вариативных наборов 44
3.5. Описание констант и переменных программы 46
3.6. Описание функций программы 47
3.7. Результат работы программы 49
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
Список используемой литературы 52

Содержимое работы - 1 файл

диплом на печать.docx

— 1.30 Мб (Скачать файл)

     4. В графе 1 рабочего учебного указывается номер дисциплины согласно базового учебного плана по блокам дисциплин.

     5. Во второй графе приводится название дисциплины, указывается полное название, сокращения не допускаются.

     6. Формы контроля по семестрам указываются в графе 3-6. В графе 3- экзамены, графа 4 –зачеты, графа 5 – курсовой проект, графа 6 курсовая работа.

     7. Графы 7 и 8 предусматривают сумму часов по дисциплине. Графа 7 – всего по учебному плану, а графа 8- всего по ФГОСу.

     8. В том числе предусматриваются аудиторные занятия – графа 9, контролируемая самостоятельная работа (КСР), графа 10 – это консультации по курсовым проектам и работам, групповые консультации для подготовки к текущему и промежуточному контролю и т.д., графа 11 предусматривает объем самостоятельной работы на каждого студента.

     В сумме гр.9+гр.10+гр.11=гр.7

     9. Распределение по курсам и семестрам формируется в графах с 12 по 43. По каждому курсу распределение идет по семестрам. В семестре предусмотрены следующие виды деятельности (аудиторные):

           - лекции;

           - лабораторные работы;

           - практические занятия;

           - КСР (контролируемая самостоятельная работа).

     Объем аудиторных занятий (лекций, лабораторных и практических работ) не должен превышать 14 часов в неделю и корректируется только, если ФГОС предусматривает  другое число аудиторных занятий.

     10. Особенности организации учебного процесса следующие:

           - каждый семестр должен иметь трудоемкость 20 ЗЕТ, то есть 20 учебных недель соответственно 720 часов;

           - длительность семестра включает в себя недели теоретического обучения, экзаменационные сессии, практики и итоговую аттестацию, сроки проведения практик;

           - на сдачу государственного экзамена отводится одна неделя (2 ЗЕТ);

           - на подготовку квалификационной работы магистра – 4-6 недель (6-9 ЗЕТ);

           - максимальная аудиторная нагрузка в семестре указана в ФГОСе и примерно составляет 14 часов в неделю;

           - максимальная трудоемкость студента в неделю составляет 54 часа (аудиторные + КСР + самостоятельная работа);

           - число экзаменов и зачетов не должно превышать 4. Наличие 2-х недель на экзамены определяет ограничения по числу экзаменов – 3-4 в семестр;

     В РУП предусмотрены три вида самостоятельной  работы  студента:

         -  выполнение курсовых проектов (работ), домашних заданий, рефератов и докладов (плановая самостоятельная работа);

         -  групповые консультации (самостоятельная  контролируемая работа);

         -  самоподготовка (самоконтроль, конспектирование учебных материалов, вынесенных на самостоятельное изучение,  самостоятельное изучение тем, домашняя самостоятельная работа (подготовка к лекциям лабораторным работам и практическим занятиям и т.д.)).

     11.  Количество курсовых проектов (работ) не должно быть более двух в одном семестре. Проведение аудиторных занятий по курсовому проектированию не предусмотрено.

     12.  Если дисциплина завершается выставлением оценки по результатам текущего контроля (дифференцированным зачетом), то назначение часов в неделю для проведения групповых консультаций обязательно. Часы на проведение групповых консультаций по дисциплинам с экзаменом назначаются по усмотрению преподавателя. Часы самоподготовки рассчитываются по остаточному принципу.

     13.  Если дисциплина заканчивается экзаменом, то на подготовку к экзамену, консультацию перед экзаменом  и сдачу экзамена отводится 1 ЗЕТ (36 академических часов в течение трех дней подготовки и одного дня сдачи экзамена). Эти часы вычитаются из общего количества часов самостоятельной работы по дисциплине и не учитываются при заполнении граф  «самостоятельная работа», так как для проведения экзаменов  учебным графиком предусмотрены две недели экзаменационных сессий, не входящие в период теоретического обучения в семестре. 
 

     Примеры расчета часов  в неделю:

     Дисциплина  без экзамена (4 ЗЕТ) в осеннем  семестре (18 учебных недель). 4 ЗЕТ  х 36 час. =144 час.

            144 час. =72 ауд.час. (4 час./нед.) + 72 сам.  часа (4 час./нед.).

     Дисциплина  с экзаменом (4 ЗЕТ) в осеннем семестре (18 учебных недель). 4 ЗЕТ х 36 час. = 144 час.

         144 час. =72 ауд.час. (4 час./нед.) + 36 сам.  часа (2 час./нед.) + 36 экз. часа.

     14.  Закрепленная за дисциплиной учебного плана кафедра указывается в виде кода в графе 44.

     15.  Графа 45 и 46 определяет количество зачетных единиц трудоемкости дисциплины фактически по плану (гр.45) и планируемая по ФГОСу (гр.46).

     16.  По каждому блоку дисциплины М1, М2, М3 подводится итог. Исходя из которого, определяется процент базовых дисциплин, вариативной части и дисциплины по выбору.

     17.  Рабочий учебный план  обсуждается на совете факультета, утверждается протоколом.  Предварительно он визируется ответственным за составление данного плана по кафедре, потенциальным работодателем, подтверждается его подписью и печатью, а также со стороны вуза  зав. кафедрой  ответственным за данное направление  подготовки специалиста и зав. кафедрами ответственными за профильную подготовку, если профиль один, то достаточно одной подписи зав. выпускающей кафедры.

     18.  Проверку рабочего учебного плана осуществляет учебно-методический отдел учебно-методического управления.

     19.  Утверждается рабочий учебный план  ректором университета, что свидетельствуется грифом утверждения на титульном листе с обязательным указанием даты утверждения и печатью.

    1. Формирование  учебных планов на основе генетических алгоритмов

     Генетические  алгоритмы – относительно новый  приём программирования, который  используется для решения задач, связанных с перебором множества  вариантов. Поскольку количество вариантов  выборки из n элементов равно n!, то задача построения оптимальной в  каком-либо смысле выборки с ростом числа структурных элементов  может оказаться неоправданно трудо- и ресурсоёмкой. Генетические алгоритмы  существенно облегчают такого рода задачу. Между тем эти алгоритмы  предоставляют  новый способ формирования учебных планов (УП) на основе как  количественных, так и качественных критериев дисциплин – актуальности, связности, инновационности и т.д. Особое значение приобретает учёт так  называемых компетенций, представляющих собой заданное социальное требование к образовательной подготовке специалиста, необходимое для его качественной продуктивной деятельности в соответствующей  сфере.

     В роли хромосом начальной и рабочей  популяций выступают хромосомы  – учебные планы, гены которых  представляют собой отдельные дисциплины. В состав генов включаются количественные и контрольные показатели дисциплины, междисциплинарные связи, качественные и компетнтностные характеристики, которые комплексно учитываются  оценочной (fitness) функцией.

     В базовый набор генов входят дисциплины государственного образовательного стандарта  и дисциплины специализации, предлагаемые экспертами – ведущими преподавателями, администраторами учебных подразделений, заказчиками специалистов-выпускников. Размер исходного набора дисциплин  для магистерских УП, как правило, невелик и содержит два-три десятка  экземпляров. Для расширения пространства поиска введен интеллектуальный этап формирования вариативных наборов  для каждой базовой дисциплины, который. из ограниченного базового набора позволит получить широкий спектр исходного материала для последующего отбора и селекции.

     На  этапе создания начальной популяции  из генного набора формируются хромосомы  разной длины, поскольку УП могут  содержать различное количество дисциплин, удовлетворяющих временным  ограничениям. Разная длинна хромосом накладывает специфический отпечаток  на последующие этапы селекции и  отбора элитных хромосом. В алгоритме  предусмотрено два способа мутации  хромосом. Один из них предусматривает  включение в хромосому произвольного  числа n1 новых генов и исключение из неё произвольного числа n2 генов существующих. Величины n1 и n2 случайные и принадлежат диапазону [0, lenchrom/10] , где lenchrom – длина хромосомы в генах. Второй способ мутации подобен процессу формирования вариативных наборов базовых дисциплин и предусматривает изменения количественных и контрольных характеристик произвольного числа генов. При мутации контрольных характеристик они меняют своё значение на противоположное (булевские величины), при мутации временных параметров происходит дискретное изменение количества часов/зетов на величину Nweek – количество недель в семестре учебного плана.

     При работе fitness-функции совокупность количественных и контрольных характеристик всех проверяется на соответствие набору заданных ограничений, таких как общее количество часов/зетов на теоретическое и самостоятельное обучение, минимальное количество часов/зетов для федерального блока дисциплин, соотношения между лекционными и практическими занятиями и т.д. Анализ междисциплинарных связей позволяет учесть ограничения на временные ограничения и число контрольных мероприятий в семестре. В случае если хотя бы одно из ограничений не удовлетворяется, фитнес функция возвращает отрицательное значение, что соответствует непригодности текущей хромосомы. Компетентностные и качественные показатели оказывают решающее воздействие на значение, возвращаемое fitness-функцией, и должны стремиться к максимально возможному значению:

      ;      ;      ,

     где {ki} – множество неповторяющихся компетенций;  Nk – количество компетенций в УП специальности; ND – число дисциплин в УП; Dkij  – доля  i-ой компетенции в j-ой дисциплине, %; Dqj  – доля l-го качественного показателя в j-ой дисциплине,  (%); Nq – количество качественных показателей в j-ой дисциплине. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    1.   Соответствие терминов биологии и предметной области

     Соответствие  биологических терминов – терминов предметной области  представлено в Таблице 1.

 

     

     Таблица 1.

     
Ген   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Хромосома 
 
 
 
 

Популяции

Дисциплина 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Учебный план, состоящий  из набора переменных дисциплин 
 
 
 

Набор учебных  планов

     
Тип: TDisc = record

Переменные:

key: integer - уникальный номер

number: integer - номер в вариативном наборе

name : string[60] - наименование дисциплины

code : string[7] - шифр

kind1: string[6] – общенаучная/ профессиональная

kind2: string[8] – базовая/ вариативная

kind3: string[7] – вариативная-обязательная/вариативная по выбору            

h_lection :integer – часов лекций

h_laborat : integer – часов лабораторных работ

h_practical : integer – часов практических работ

h_all: integer – всего часов

h_auditorium: integer – часов аудиторных работ                 

examination: Boolean – наличие экзамена

final_test: boolean– наличие зачета

yearly_project : boolean– наличие курсового проекта

yearly_work : boolean– наличие курсовой работы

homework : boolean–наличие домашнего задания

referat :boolean– наличие выполнение реферата

Тип: TChrom =  record 

Переменные:

length:integer – длинна дисциплины

disc: array [1..MAX_NUM_DISC_IN_CHROM] of TDisc

fitness: real

Тип: TChrom 

Переменные:

TPopulation=array [1..NUM_CHROM_IN_POPUL] of TChrom

Информация о работе Составление учебных планов на основе генетических алгоритмов