Optimalaus mokyklos tvarkaraščio sudarymo problema

• Main Authors: Lina Pupeikienė, Eugenijus Kurilovas
• Format: Article
• Language: English
• Published: Vilnius University Press 2009-01-01
• Series: Informacijos Mokslai
• Online Access: http://www.journals.vu.lt/informacijos-mokslai/article/view/3303
• ISSN: 1392-0561; 1392-1487

Straipsnyje aprašomas profi linių klasių tvarkaraščio sudarymas. Šio tipo uždaviniams spręsti nėra sukurta polinominio sudėtingumo algoritmų, todėl naudojami euristiniai optimizavimo metodai. Šiame straipsnyje aprašomi rezultatai, gauti naudojant lokalios paieškos metodus – lokalų determinuotą, lokalų atsitiktinį, atkaitinimo modeliavimo ir Bayeso – siekiant palengvinti profi linių klasių uždavinio sprendimą. Straipsnyje aprašoma nauja metodika tokio tipo uždaviniams spręsti. Tai Atkaitinimo modeliavimo parametrų optimizavimas naudojant Bayeso metodus. Kitas naujumas, aprašomas šiame straipsnyje, yra vektorinis optimizavimas naudojant tokius Pareto optimalius tvarkaraščius, kurie tenkintų individualius euristinius mokyklos kriterijus. Sukurtoje programoje „Optima“ yra įdiegti keturi optimizavimo metodai. Analizuojami rezultatai gauti taikant šiuos metodus. Optimal School Scheduling Problem Lina Pupeikienė, Eugenijus Kurilovas Summary The main problem investigated in the paper is optimization of the profi led school schedule. This kind of task does not have any algorithms of polynomial complexity therefore the principal attention is paid to heuristic methods. The paper reports on the results of experimentation with the local search techniques – such as Local, Local Random, Simulated Annealing and Bayes – for optimization of the profi led school schedule. A new element of this work is optimization of Simulated Annealing (SA) parameters using special Bayes (BA) methods. Another new element is application of vectorial optimization theory by fi xing Pareto optimal schedules such that would satisfy the subjective criteria of a concrete school. The created “Optima” program has four optimization algorithms for making the best school schedule. The results of application of each technique are analyzed.