САБАҚ КЕСТЕСІН ҚҰРУДЫҢ ҚОЛДАНЫСТАҒЫ ӘДІСТЕРІНЕ ШОЛУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ
Кілт сөздер:
UCTP, кесте құру әдістері, мета-эвристика, гиперэвристика, комбинаторлық оңтайландыру.Аңдатпа
Білім беру мекемелерінде оқу процесін сапалы және ғылыми-педагогикалық әлеуетті пайдалану тиімділігін ұйымдастырудың маңызды қадамдарының бірі – сапалы сабақ кестесін қалыптастыру міндеті болып табылады. Сапалы жасалған сабақ кестесі студенттік топтар мен профессорлық-оқытушылық құрамның біркелкі жүктелуін қамтамасыз етуі керек.
Университет курстарын жоспарлау мәселесі (UCTP) – студенттер, оқытушылар және сынып бөлмелері сияқты ресурстарды бір уақытта пайдалану кезінде университеттегі курстарды жоспарлаудың нақты мәселесі. Бұл есептер полиномдық емес уақыт (NP) және комбинаторлық оңтайландыру (COP) есептері болып саналады, яғни оларды қажетті кестені алу үшін оңтайландыру алгоритмдерімен шешуге болады. Университеттерде кесте мәселелерін шешу үшін бірнеше әдістер қолданылды және олардың көпшілігі оңтайландыру әдістерін қолданады.
Бұл мақалада университеттердегі сабақ кестесі мәселелерін шешудің алты әдісі қарастылырған: дәйекті әдіс, кластерлік, шектеулерге негізделген әдістер, мета-эвристикалық, жалпыланған іздеу, гибридті эволюциялық алгоритмдер, көп өлшемді тәсілдер, нақты мысалдарға негізделген дәлелдеу, гиперевристика, бейімделу тәсілдері. Бұл мақаланың мақсаты университеттерде кесте құру мәселелерін шешу үшін оңтайландыру тәсілдеріне жан-жақты шолу болып табылады. Сонымен қатар, осындай есептерді шешу кезінде Мета-эвристикалық оңтайландырудың қабылданған алгоритмдері көрсетіледі. Сонымен қатар, жиі қолданылатын бақылау деректер жиынтығын көрсету арқылы шешімнің өнімділігін талдау және өлшеу әдістері әзірленді.
Әдебиеттер тізімі
REFERENCES
A. Bashab, A.O. Ibrahim, E.E. Abedelgabar, M.A. Ismail, A. Elsafi, etc., «A systematic mapping study on solving university timetabling problems using meta-heuristic algorithms», Neural Computing and Applications, vol.32, no.23, P. 17397–17432. – 2020.
J.S. Tan, S.L. Goh, G. Kendall and N.R. Sabar, «A survey of the state-of-the-art of optimization methodologies in school timetabling problems», Expert Systems with Applications, vol.165, Article no. 113943, – 2021.
M.C. Chen, S.L. Goh, N.R. Sabar and G. Kendall «A survey of university course timetabling problem: perspectives, trends, and opportunities», IEEE Access, vol. 9, P. 106515–106529. – 2021.
S. Mir Hassani and F. Habibi «Solution approaches to the course timetabling problem» Artificial Intelligence Review, vol. 39, no.2, P. 133–149. – 2013.
T. Arbaoui, «Modeling and solving university timetabling», PhD. Dissertation, the University of Technology Compienge. – 2014.
B.A. Aldeeb, N.M. Norwawi, M.A. Al-Betar and M.Z.B. Jali, «Solving university examination timetabling problem using intelligent water drops algorithm», in Int. Conf. on Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing, Cham, Springer, P. 187–200. – 2014.
C.W. Fong, H. Asmuni, B. McCollum, P. McMullan and S. Omatu «A new hybrid imperialist swarm-based optimization algorithm for university timetabling problems» Information Sciences, vol. 283, P. 1–21. – 2014.
S. Kristiansen and T.R. Stidsen «A comprehensive study of educational timetabling-A survey», Department of Management Engineering, Technical University of Denmark, DTU Management Engineering Report, no.8, – 2013.
T. Muller «Real-life examination timetabling» Journal of Scheduling, vol. 19, no.3, P. 257–270. – 2016.
K. Kalita, R.K. Ghadai and S. Chakraborty «A comparative study on the metaheuristic-based optimization of skew composite laminates», Engineering with Computers, vol.38, P. 3549–3566. – 2022.
J. Henry Obit, «Developing novel meta-heuristic, hyper-heuristic and cooperative search for course timetabling problems», PhD Dissertation, University of Nottingham, Nottingham NG8 1BB, UK. – 2010.
E.A. Abdelhalim and G.A. El Khayat «A utilization-based genetic algorithm for solving the university timetabling problem» Alexandria Engineering Journal, vol. 55, no.2, P. 1395–1409. – 2016.
X.S. Yang «Swarm intelligence based algorithms: A critical analysis», Evolutionary Intelligence, vol.7, no. 1, P. 17–28. – 2014.
S.N. Tung, J.B. Jaafar, I.A. Aziz, H.G. Nguyen and A.N. Bui «Genetic algorithm for solving multi-objective optimization in examination timetabling problem», International Journal of Emerging Technologies in Learning, vol.16, no.11, P. 4–24. – 2021.
