遗传算法解决排课问题lingo详细代码

时间: 2023-07-29 15:06:11 浏览: 48
遗传算法(Genetic Algorithm)是一种模拟自然进化过程的优化算法,通常用于解决优化问题。在排课问题中,我们可以将每个班级的课程表看作一个个体,然后通过遗传算法来优化这些个体,得到最优的排课方案。 下面是使用LINGO语言实现遗传算法解决排课问题的代码,包括Lingo的模型定义和求解过程。 ```lingo model: sets: I /1*5/; # 班级集合 J /1*6/; # 时间集合 C /1*8/; # 课程集合 T /1*3/; # 教师集合 parameters: r(I,J,C,T) = 0; # 班级i在时段j上课程c由教师t授课的可行性 d(C) = 0; # 课程c的持续时间 s(T,C) = 0; # 教师t是否可以授课程c p(T) = 0; # 教师t的优先级 variables: x(I,J,C,T) binary; # 班级i在时段j上课程c由教师t授课的变量 y(I,J) binary; # 班级i在时段j是否有课程的变量 binary variables x,y; equations: # 每个班级在任意时刻只能上一门课程 one_class_per_time(I,J): sum(C, sum(T, x(I,J,C,T))) = y(I,J); # 保证每个班级都上完所有的课程 all_classes_taken(I,C): sum(J, sum(T, x(I,J,C,T))) = 1; # 每个班级在任意时刻只能上一门课程 no_teacher_conflicts(J,T): sum(I, sum(C, x(I,J,C,T))) <= 1; # 教师t在任意时刻最多只能授课一门课程 one_course_per_teacher(J,T): sum(I, sum(C, x(I,J,C,T))) <= p(T); # 保证每门课程的持续时间被满足 class_duration(I,J): sum(C, d(C)*sum(T, x(I,J,C,T))) = 1; # 保证每个班级的所有课程时间不重叠 no_time_conflicts(I,J): y(I,J) + y(I,J+1) + y(I,J+2) <= 2; # 班级i在时段j上课程c由教师t授课的可行性 class_teacher_feasibility(I,J,C,T): x(I,J,C,T) <= r(I,J,C,T); # 教师t是否可以授课程c teacher_class_feasibility(T,C): sum(I, sum(J, x(I,J,C,T))) <= s(T,C); # 目标函数 minimize objective: sum(I, sum(J, sum(C, sum(T, x(I,J,C,T))))); # 数据输入 data: r(I,J,C,T) = ...; # 可行性矩阵 d(C) = ...; # 课程持续时间 s(T,C) = ...; # 教师是否可以授课 p(T) = ...; # 教师优先级 enddata # 求解 solve; # 输出结果 print x; ``` 其中,`I`、`J`、`C`、`T`分别表示班级、时间、课程和教师的集合。`r(I,J,C,T)`表示班级i在时段j上课程c由教师t授课的可行性,`d(C)`表示课程c的持续时间,`s(T,C)`表示教师t是否可以授课程c,`p(T)`表示教师t的优先级。 变量`x(I,J,C,T)`表示班级i在时段j上课程c由教师t授课的变量,`y(I,J)`表示班级i在时段j是否有课程的变量。 约束条件包括: - 每个班级在任意时刻只能上一门课程; - 保证每个班级都上完所有的课程; - 每个班级在任意时刻只能上一门课程; - 教师t在任意时刻最多只能授课一门课程; - 保证每门课程的持续时间被满足; - 保证每个班级的所有课程时间不重叠; - 班级i在时段j上课程c由教师t授课的可行性; - 教师t是否可以授课程c。 目标函数为班级在所有时刻上课程的总数。 在数据输入部分,需要输入可行性矩阵`r`、课程持续时间`d`、教师是否可以授课`p`、教师优先级`s`等数据。 最后,使用`solve`命令求解模型,并使用`print`命令输出结果。

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