Rasm. Makros oynasi - Ta’lim tizimida dars jadvalini shakllantirishni tadqiqoti va uni yaratish algoritmi Mundarija

|
Ta’lim tizimida dars jadvalini shakllantirishni tadqiqoti va uni yaratish algoritmi Mundarija
|
bet | 13/25 | Sana | 28.07.2024 | Hajmi | 1,86 Mb. | | #268854 |
Bog'liq Dissertatsiya5. Rasm. Makros oynasi
Makros 5 ta modulni o'z ichiga oladi:
- "Faylni tanlash";
- "Add_list_chernovik";
- "Ro'yxat_jadvalini qo'shish";
- "O'tkazish";
– “shablonga_nusxalash”;
– “shablonni_yaratish”.
3-BOB. OLIY TA’LIM TIZIMIDA MASHG’ULOTLAR JADVALI AVTOMATIK TUZISH ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH
3.1. Darslarni rejalashtirish uchun modellar va algoritmlar
Rejalashtirish vazifasi har bir inson deyarli har kuni hal qiladigan (ongli yoki ongsiz) eng keng tarqalgan vazifalardan biridir. Umumiy formulada, rejalashtirish muammosi resurslar va boshqa cheklovlar ostida vaqt ichida ba'zi cheklangan voqealar to'plamini taqsimlash jarayonidir. Ammo agar birinchi holatda vazifani hayotiy tajriba asosida intuitiv ravishda hal qilish mumkin bo'lsa, ikkinchi holatda bu hatto bir guruh mutaxassislar uchun ham chidab bo'lmas darajada qiyin bo'lishi mumkin. Bu holat jadvalga o'z manfaatlari va talablariga ega bo'lgan ko'plab odamlarning jalb etilishi tufayli yuzaga keladi, ularning qondirish ko'pincha ziddiyatli vaziyatlarga olib keladi [8].
Shuning uchun hisoblash texnologiyalarining rivojlanishi bilan avtomatlashtirilgan rejalashtirish tizimlari ishlab chiqilmoqda. Ba'zi maxsus holatlarda, maqbul vaqt ichida yechim topa oladigan algoritmlarni ishlab chiqish mumkin edi. Shu bilan birga, ko'pchilik real rejalashtirish muammolari NP-to'liq klassiga kiradi. Bu ularni oqilona vaqt ichida hal qila oladigan algoritmni ishlab chiqishni haqiqatan ham qiyin vazifaga aylantiradi, hatto tegishli mavzu muammosi bitta mezon sifatida belgilanishi mumkin. Vaziyatni sezilarli darajada og'irlashtiradi, chunki ko'pgina haqiqiy rejalashtirish muammolari ko'p mezonli.
Turli xil rejalashtirish vazifalari umumiy jihatlarga ega bo'lishi mumkin. Masalan, universitetda darslarni rejalashtirish va korxonada ish jadvali vazifalarida resurslar o'rtasida quyidagi o'xshashliklarni keltirish mumkin: guruh talabalari va xodimlar, professor-o'qituvchilar va smenalar, auditoriya va xodimlarning malakasi, sub'ektlar va ish beruvchilar [1]. Shuning uchun muammolarning bir kichik sinfi uchun ishlab chiqilgan usullar ko'pincha boshqalarga o'tkazilishi mumkin.
Chiziqli butun sonli dasturlash modeli.
Rejalashtirish masalasiga kombinatsion usullarni qo'llash muammoning o'lchami bilan chegaralanadi, bu esa jadvalning vaqt davrining cheklanishiga olib keladi. Universitet jadvallari uchun bu muddat odatda ikki haftani tashkil qiladi, jadval butun semestr uchun har ikki haftada tsiklik ravishda takrorlanadi. Ammo ba'zi universitetlarning o'quv rejalarida fanlar har qanday soatga ega bo'lishi mumkin, keyin esa bu talab bajarilmaydi.
Agar o‘quv rejalari fanlarni haftada ikki yoki haftada bir marta o‘qish mumkin bo‘lgan tarzda tuzilgan bo‘lsa va talablarning nomuvofiqligi bartaraf etilsa, optimal jadval tuzish masalasi chiziqli butun sonli dasturlash masalasi sifatida qo‘yilishi mumkin. Ushbu yondashuv bilan ta'lim jarayoni sub'ektlarining manfaatlari cheklovlar yoki qisqartirilgan optimallik mezonlari ko'rinishida hisobga olinadi [8].
Shunday qilib, universitetda R oqimlarida birlashtirilgan N ta o'quv guruhi bo'lsin, r - oqim soni, r = 1, . . . , R; kr - r oqimidagi tadqiqot guruhining soni, kr = 1, . . . , Gr. Har bir k r guruhi uchun ushbu guruhning Tkr ish kunlarining raqamlar to'plami aniqlanadi, bu ta'lim muassasasining barcha ish kunlarining kichik to'plamidir. Har bir ish kuni o'quv davrlariga bo'linadi - juftlik, ularning umumiy soni J va j = 1, . . . , J - ma'lum bir juftlik raqami.
Keyinchalik, har bir oqim bo'yicha o'quv rejasi asosida Sr ma'ruzalar ro'yxati tuziladi, bu erda sr = 1, . . . , Sr - ro'yxatdagi ma'lum bir fanning raqami. Har bir guruh kr uchun Qkr, rejalashtirilgan amaliy mashg’ulotlar ro’yxati tuziladi, qkr = 1, . . . , Qkr - ro'yxatdagi intizomning raqami. Har bir aniq guruh uchun barcha tadbirlar ro'yxati ushbu ro'yxatlarda mavjud bo'lgan barcha tadbirlardan iborat bo'ladi. Shu bilan birga, agar hafta davomida ma’lum bir fan bo‘yicha bir nechta dars o‘tkazilsa, u holda ma’ruza yoki amaliy mashg‘ulotlar ro‘yxatida o‘quv rejasida qancha marta ko‘zda tutilgan bo‘lsa, shuncha marta eslatib o‘tiladi.
Barcha o'qituvchilar to'plamidagi har bir o'qituvchi p uchun biz mantiqiy qiymatlarni kiritamiz:
O'qituvchining o'quv yuklamasi darslarni rejalashtirishdan oldin tuzilganligi sababli, berilgan kattaliklar topshirilgan xissoblanib, o’qituvchinig auditoriya yuklamasi ham huddi shunday.
A1 ma'ruza uchun auditoriyalar soni, amaliy mashg'ulotlar uchun A2 bo'lsin. Umumiy holda, auditoriyalarni tasniflash ancha murakkab bo'lishi mumkin, keyin auditoriyaning ma'lum bir turga tegishliligi ba'zi mezonlar (o'rinlar soni, laboratoriya jihozlarining turi, fakultet yoki kafedraga tegishli) bilan belgilanadi. Shu bilan birga, bir xil auditoriya turli turlarga kiritilganda vaziyat mumkin. Bunday holda, sinf fondiga yukni bir xilda taqsimlashda qo'shimcha optimallashtirish muammosi paydo bo'ladi, bu chiziqli butun sonli dasturlash muammosini ham kamaytiradi. Ushbu vazifaning bir qismi sifatida tomoshabinlar fondi, auditoriya turlari va ularga yuklanish to'g'risidagi ma'lumotlarga asoslanib, har bir berilgan auditoriyadan ma'lum maqsadda foydalanish kerak bo'lgan vaqt nisbati aniqlanadi. Dastlabki ma'lumotlarning bunday taqdimoti bilan rejalashtirish vazifasi har bir dars uchun jadvalga kiritilgan cheklovlarni hisobga olgan holda haftaning bir kunini va bir juftligini aniqlashdan iborat bo'ladi.
Cheklovlarni o'rnatish uchun biz quyidagi mantiqiy o'zgaruvchilarni kiritamiz:
Keyin "har bir guruh uchun har bir juftlik uchun har kuni bittadan ko'p bo'lmagan dars o'tkazilishi mumkin" cheklovi quyidagi shaklda bo'ladi:
Ta'lim muassasalari uchun jadval tuzishning yana bir majburiy sharti: "har bir kr guruhi uchun hafta davomida barcha turdagi sinf ishlari bajarilishi kerak" quyidagicha ko'rinadi:
Muayyan vazifalarda cheklovlar ro'yxatini davom ettirish mumkin.
Cheklovlarni tuzgandan so'ng, jadvalning optimalligi mezonini tanlash kerak. Bu rejalashtirish vazifasining asosiy ko'p mezonlari tufayli juda murakkab savol. Misol uchun, biz mezonlarning birlashuvini ko'rib chiqishimiz mumkin, ya'ni barcha o'qituvchilar uchun sinfdagi ishdan dam olish kunlarining vaznli sonini maksimal darajada oshirish mezoni. Bu ish haftasining belgilangan uzunligi bilan sinf yukining maksimal umumiy siqilishiga teng. Keyin mezon quyidagi shaklga ega bo'ladi:
bu erda T va P - mos ravishda universitet ish kunlari va o'qituvchilar soni; o'qituvchining maqomi bilan belgilanadigan vazn koeffitsienti; mantiqiy o'zgaruvchi, agar ko'rib chiqilayotgan o'qituvchining berilgan kuni darslari bo'lsa, "0" qiymatini oladi, aks holda "1".
Shu tarzda tuzilgan model rejalashtirishda hisobga olinadigan asosiy omillarni aks ettiradi va chiziqli mantiqiy dasturlash masalalari sinfiga kiradi, ularning yechimini, masalan, tarmoqli va chegaralangan usul bilan topish mumkin. Kichik ta'lim muassasalariga xos bo'lgan nisbatan kichik hajmdagi bunday muammolarni hal qilish, qoida tariqasida, katta vaqt sarfini talab qiladi. Biroq, ba'zi hollarda, bu barcha cheklovlarga aniq rioya qilish uchun zarur bo'lgan narx bo'lishi mumkin.
Ba'zi hollarda vazifani ancha kichikroq o'lchamdagi kichik vazifalar tizimiga bo'lish mumkin. Ushbu yondashuv [26] da qo'llanilgan. Bu erda rejalashtirish vazifasi beshta kichik vazifa tizimiga bo'lingan bo'lib, ular sinf jadvali to'rida joylashtirishni aks ettiradi:
talabalarning mustaqil sinfdan tashqari ishlari kunlari;
jismoniy tarbiya darslari yoki universitetning maktabdan tashqari jamg'armasi tomonidan o'tkaziladigan boshqa turdagi darslar;
haftaning kuniga qarab har bir oqimning yuklanishi;
oqimlar va guruhlar uchun mashg'ulotlar turlarini hisobga olgan holda o'qituvchilarning ish kunlaridagi ish yuki;
har bir kun uchun sinflar juftligi soni bo'yicha "akademik intizom - o'qituvchi" munosabatlari.
Ushbu tizim chet elda darslarni rejalashtirishda qo'llanilgan. Shu bilan birga, mashina versiyasida juda ixcham ish haftasini olish mumkin.
Biroq, ushbu model o'rganilayotgan mavzu muammosiga taqdim etilgan yechimning to'liq mos kelmasligi va tavsiya etilgan dasturiy ta'minot to'plamidan foydalanishning jiddiy mashaqqatliligi bilan bog'liq bir qator kamchiliklarni o'z ichiga oladi, bu juda malakali foydalanuvchi ishtirokini talab qiladi [8].
|
| |