高校排课新算法：偶图匹配与禁忌搜索的协同优化

该篇论文研究的焦点是"基于偶图匹配和禁忌搜索的排课新算法"，针对高等教育机构的特点，作者周小锋和刘健提出了一种创新的排课策略。他们首先将排课过程中的五个关键要素（如课程、教师、教室、时间等）抽象为"课元"和"课栈"两种向量形式，这是一种数据结构上的创新，使得复杂的问题得以量化和管理。 课元和课栈之间的关联权重被定义为一个二维权值矩阵，这个矩阵强调了不同课元组合的重要性。按照重权优先的原则，并结合正确性原则，他们设计了一个约简过程，通过这种方式构建了一个匹配偶图，这是一种特殊的图论工具，用于描述两者间的匹配关系。 在匹配偶图的基础上，论文引入了禁忌搜索算法。禁忌搜索是一种启发式搜索方法，它通过避免搜索过程中已经评估过的"禁忌"（即低质量解），来寻找最优解。在这个应用中，作者以排课的完备性、合理性以及人性化原则作为目标函数，这些原则可能包括课程的覆盖范围、教师的工作负荷均衡、学生的需求考虑等因素。 初始解是由随机二维权值矩阵生成的匹配偶图，然后通过扰动权值矩阵形成搜索邻域，同时将生成的匹配偶图作为禁忌对象。采用全局藐视准则，意味着搜索会优先考虑全局最优，而非局部最优，以求得更全面和高效的排课方案。 论文通过具体的算例展示了这一算法的实施和有效性，结果显示，这种方法不仅能够有效解决排课问题，而且考虑的因素多样，且具有较高的计算效率。因此，这种基于偶图匹配和禁忌搜索的排课算法为高校优化课程安排提供了一种新颖且实用的策略，对于提高教育资源配置的效率和满意度具有重要意义。整个算法的设计和实现体现了作者们对理论知识的深入理解和实际问题的敏锐洞察。