Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, СИМВОЛОВ И СПЕЦИАЛЬНЫХ ТЕРМИНОВ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО РЕШАЕМОЙ ПРОБЛЕМЕ 7
1.1. Описание предметной области объекта проектирования 7
1.2. Анализ существующих подходов к составлению расписания учебных занятий 9
1.3. Классические методы решения задачи генерации расписания учебных занятий 10
1.4. Интеллектуальные методы решения задачи составления расписания 12
1.5. Сравнение различных методов решения задачи 13
1.6. Краткий обзор продуктов сторонних разработчиков 16
1.7. Обзор программных средств реализации 17
1.8. Принятие основных технических решений 21
2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЯ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА 22
2.1. Постановка задачи 22
2.2. Математическая постановка задачи 22
2.3. Спецификация данных 24
2.3.1. Исходные данные 24
2.3.2. Структура файла со схемой расписания 26
2.3.3. Структура файла состояния 28
2.3.4. Выходные данные 28
2.4. Требования к окружению 29
2.4.1. Требования к аппаратному обеспечению 29
2.4.2. Требования к программному обеспечению 30
2.4.3. Требования к пользователям 30
2.5. Спецификация применения генетического алгоритма 30
2.5.1. Применение генетических алгоритмов в решении задачи 30
2.5.2. Оценка эффективности генетического алгоритма 34
2.5.3. Генерация начального поколения 35
2.5.4. Методы эволюции 36
2.5.5. Весовая функция 39
2.6. Функциональное описание программы 42
3. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЯ 49
3.1. Пользовательский интерфейс автоматизированной системы составления расписания 49
3.2. Контрольный пример 62
3.3. Тестирование и результаты тестирования 66
4. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 67
4.1. Выбор и обоснование методики расчёта экономической эффективности 67
4.2. Расчёт показателей экономической эффективности проекта 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 77
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 79
ПРИЛОЖЕНИЯ 84
Приложение
1. Понятие генетических алгоритмов 85
Приложение
2. Исходный код программы 91
Выдержка из текста
Одной из основных задач в управлении учебным процессом является составление расписания учебных занятий. Именно по этой причине автоматизация данного процесса генерации расписания учебных занятий в образовательных учреждениях является одной из актуальных проблем в организации учебного процесса. От того насколько оптимально и правильно спланированно расписание учебных занятий зависит:
1. Качество обучения;
2. Экономическая эффективность;
3. Удобство обучения для студентов и работы для преподавателей и др.
Автоматизация процесса составления расписания учебных занятий представляет возможность:
1. Учитывать многие условия и требования, предъявляемые к расписанию;
2. Получить наиболее оптимальный и лучший вариант;
3. Управлять условиями и требованиями, предъявляемыми к расписанию;
4. Сократить временные затраты на составление расписания.
Список использованной литературы
1. Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудковского. — М.: Горячая линия — Телеком, 2006 г.
2. В.Н. Коваленко, Д.А. Семячкин. Использование алгоритма Backfill в ГРИД, Труды международной конференции "Распределенные вычисления и Грид-технологии в науке и образовании"(Дубна,
2. июня-2 июля 2004 г.).
- Дубна: 2004, сс. 139-144.
3. Галузин К.С. Разработка модуля для автоматизации составления оптимального учебного расписания в рамках единой информационной системы образовательного учреждения / К.С. Галузин, Столбов В.Ю. // Известия Белорусской инженерной академии. – 2003. – № 1 (15).
4. Гладков Л.А. Генетические алгоритмы: учебное пособие / Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. – М. : Физматлит, 2010. – 407 с
5. Конференция iXBT.com Кто может подсказать алгоритм составления расписания. – Режим доступа: http://forum.ixbt.com/topic.cgi?id=40:377
6. Минаев Ю.Л. Автоматизированное составление школьного учебного расписания / Ю.Л. Минаев : Тезисы конференции ИТО-98/99.
7. Рубина Т.Б. Метод замещений для решения задачи составления расписаний в учебных заведениях / Т.Б. Рубина.
8. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – Горячая Линия – Телеком, 2007. – 452 с.
9. Кормен Т. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест // МЦНМО. – Москва, 2009. – 960 с.
10. S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, M. P. Vecchi, Optimization by Simulated Annealing. Science, Vol 220, Number 4598, pages 671-680, 1983.
11. C. Ernemann. Economic scheduling in Grid computing; C. Ernemann,V. Hamscher,R.Yahyapour. In D. Feitelson and L. Rudolph, editors, Job Scheduling Strategies for Parallel Processing (Proceedings of the Eighth International JSSPP Workshop; LNCS 2537).
Springer-Verlag, 2002. p. 129– 152.
12. J.B. Weissman. Gallop: The Benefits of Wide-Area Computing for Parallel Processing. Journal of Parallel and Distributed Computing, V. 54(2), November 1998.
13. В.Н. Коваленко, Е.И. Коваленко, Д.А. Корягин, Э.З. Любимский. Метод опережающего планирования для грид. Препринт ИМП. 112. М.: 2005г., 33с.
14. E.S.H. Hou, N. Ansari, H. Ren. A Genetic Algorithm for Multiprocessor Scheduling. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 05, no. 2, pp. 113-120, Feb., 1994. ISSN: 1045-9219
15. В.А. Костенко, Р.Л. Смелянский, А.Г. Трекин. Синтез структур вычислительных систем реального времени с использованием генетических алгоритмов. Программирование, 2000, н.5, С.63-72.
и еще
3. источнико
