遗传算法解决排课问题lingo详细代码
时间: 2023-07-29 20:06:11 浏览: 196
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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