Effective Solution of University Course Timetabling using Particle Swarm Optimizer based Hyper Heuristic approach

عادة ما تكون مشكلة الجدول الزمني للمحاضرات الجامعية (UCTP) هي مشكلة تحسين الإندماجية. يستغرق الأمر جهود يدوية لعدة أيام للوصول إلى جدول زمني مفيد ، ولا تزال النتائج غير جيدة بما يكفي. تُستخدم طرق مختلفة من (الإرشاد أو الإرشاد المساعد) لحل UCTP بشكل مناسب. لكن هذه الأساليب عادةً ما تعطي حلول محدودة. يعالج إطار العمل الاسترشادي العالي هذه المشكلة المعقدة بشكل مناسب. يقترح هذا البحث استخدام محسن سرب الجسيمات استنادا على منهجية الإرشاد العالي (HH PSO) لمعالجة مشكلة الجدول الزمني للمحاضرات الجامعية (UCTP) . محسن سرب الجسيمات PSO يستخدام كطريقة ذات مستوى عالي لتحديد تسلسل الاستدلال ذي المستوى المنخفض (LLH) والذي من ناحية أخرى يستطيع توليد الحل الأمثل. لنهج المقترح يقسم الحل إلى مرحلتين (المرحلة الأولية ومرحلة التحسين). قمنا بتطوير LLH جديد يسمى "أقل عدد ممكن من الغرف المتبقية"  لجدولة الأحداث. يتم استخدام مجموعتي بيانات مسابقة الجدول الزمني الدولية (ITC)  ITC 2002 و ITC 2007 لتقييم الطريقة المقترحة. تشير النتائج الأولية  إلى أن الإرشاد منخفض المستوى المقترح يساعد في جدولة الأحداث في المرحلة الأولية. بالمقارنة مع LLH الأخرى ، الطريقة LLH المقترحة جدولت المزيد من الأحداث لـ 14 و 15 من حالات البيانات من 24 و 20 حالة بيانات من ITC 2002 و ITC 2007 ، على التوالي. تظهر الدراسة التجريبية أن HH PSO تحصل على معدل خرق أقل للقيود في سبع وستة حالات بيانات من ITC 2007 و ITC 2002 ، على التوالي. واستنتج هذا البحث أن LLH المقترحة يمكن أن تحصل على حل معقول وملائم إذا تم تحديد الأولوياتThe university course timetable problem (UCTP) is typically a combinatorial optimization problem. Manually achieving a useful timetable requires many days of effort, and the results are still unsatisfactory. unsatisfactory. Various states of art methods (heuristic, meta-heuristic) are used to satisfactorily solve UCTP. However, these approaches typically represent the instance-specific solutions. The hyper-heuristic framework adequately addresses this complex problem. This research proposed Particle Swarm Optimizer-based Hyper Heuristic (HH PSO) to solve UCTP efficiently. PSO is used as a higher-level method that selects low-level heuristics (LLH) sequence which further generates an optimal solution. The proposed approach generates solutions into two phases (initial and improvement). A new LLH named “least possible rooms left” has been developed and proposed to schedule events. Both datasets of international timetabling competition (ITC) i.e., ITC 2002 and ITC 2007 are used to evaluate the proposed method. Experimental results indicate that the proposed low-level heuristic helps to schedule events at the initial stage. When compared with other LLH’s, the proposed LLH schedule more events for 14 and 15 data instances out of 24 and 20 data instances of ITC 2002 and ITC 2007, respectively. The experimental study shows that HH PSO gets a lower soft constraint violation rate on seven and six data instances of ITC 2007 and ITC 2002, respectively. This research has concluded the proposed LLH can get a feasible solution if prioritized

Recommendation System for Collegian Student's Weekly Course Schedule

Existing research on course scheduling was conducted only from the institutional side.  However, students usually have other considerations, such as routine activities outside of class, course time, holidays in a week of study, and lead time between courses. These conditions had never been taken into consideration in existing research.  In this paper, a recommendation system was proposed using Depth First Search and Simple Multi Attribute Ranking Technique methods.  Depth First Search method was used to find all possible alternative schedules. All the possible alternative schedules were used to determine the schedule that best suits student preferences using Simple Multi Attribute Ranking Technique method. The system performance was measured through simulation to get course schedule recommendations for 28 students.  The simulation results were compared with the ideal schedule desired by the students and the real course schedule for those students. The accuracy of the recommended schedule against the ideal schedule desired by students was 70.8% with an average processing time of 1.05 seconds. The accuracy of the recommended schedule increased to about 91% when compared to the actual student courses schedule.  So it can be concluded that the research can help to recommend students' weekly class schedules in real terms.Selama ini, penelitian terkait dengan penjawalan mata kuliah hanya  dilakukan dengan mempertimbangkan sisi institusi.  Namun, biasanya mahasiswa memiliki pertimbangan lain, seperti kegiatan rutin di luar kuliah, waktu perkuliahan, hari libur kuliah, dan jeda waktu tunggu antar mata kuliah.  Kondisi ini tidak pernah dipertimbangkan dalam penelitian yang ada. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi dengan menggunakan gabungan antara metode Depth First Search dan Simple Multi Attribute Ranking Technique. Metode Depth First Search digunakan untuk mencari semua kemungkinan alternatif jadwal. Semua alternatif jadwal yang didapatkan akan digunakan untuk menentukan jadwal yang paling sesuai dengan preferensi mahasiswa menggunakan metode Simple Multi Attribute Ranking Technique. Kinerja dari sistem dievaluasi melalui simulasi untuk mendapatkan rekomendasi jadwal mata kuliah bagi 28 mahasiswa. Hasil simulasi kemudian dibandingkan dengan jadwal ideal yang diinginkan oleh mahasiswa dan jadwal mata kuliah yang riil dijalani mahasiswa.  Akurasi dari jadwal yang direkomendasikan terhadap jadwal ideal yang diinginkan mahasiswa mencapai 70,8% dengan rata-rata waktu untuk menghasilkan jadwal yang direkomendasikan adalah 1,05 detik. Akurasi jadwal yang direkomendasikan meningkat menjadi sekitar 91% jika dibandingkan dengan jadwal mata kuliah yang riil dijalani oleh mahasiswa yang bersangkutan.  Jadi dapat disimpulkan bahwa penelitian yang dilakukan dapat membantu merekomendasikan jadwal kuliah mingguan mahasiswa secara rii

Formulación e implementación de un modelo de programación entera para la creación de horarios de clases: un caso de estudio en Ecuador

Con base en el modelo de optimización propuesto por Saltos y Benavides en 2019, en este artículo de investigación se propone un nuevo modelo de programación lineal entera mixta para resolver el problema de calendarización de cursos universitarios para el caso particular de la Escuela de Computación y Telecomunicaciones de una universidad privada del Ecuador. El modelo es novedoso debido a que incorpora de manera simultánea la asignación de las aulas de clase y la calendarización de las materias que se dictarán durante el semestre. Usando el modelizador AIMMS, se obtuvo una solución factible en menos de 20 segundos a la vez que se optimizaron varios indicadores de calidad establecidos por la coordinación académica. Los resultados obtenidos resaltan la importancia del uso de la Investigación de Operaciones como herramienta de apoyo en la toma de decisiones, en especial, en problemas combinatorios que toman semanas de resolver manualmente

Programación matemática binaria por etapas en la elaboración de un horario universitario

Objetivo: establecer una estrategia que permita elaborar un horario universitario en tres etapas, utilizando programación matemática, tomando en cuenta la problemática que enfrentan la mayoría de los centros educativos públicos del nivel superior en México, que incluye la contratación de profesores de forma temporal en cada ciclo escolar. Método: la estrategia contempló la descomposición del problema original en tres modelos matemáticos, considerando variables binarias de dos índices, el uso de subconjuntos en el modelado y el empleo de una heurística. Resultados: se generaron horarios de clase compactos para estudiantes, en los que se aprovecharon los espacios de las aulas y se empleó de manera eficiente a los profesores de la universidad. La estrategia logró la automatización del proceso en la elaboración de horarios. Limitaciones: el trabajo presentado, analiza el caso del Tecnológico Nacional de México en Celaya. Por el momento, no se considera el uso de laboratorios, ni la aleatoriedad de la demanda de grupos y materias. Principales hallazgos: la estrategia expuesta, generó una reducción de al menos 98.34 % en el número de variables, permitiendo a la técnica exacta de ramificación y acotamiento alcanzar tiempos eficientes en la búsqueda de una solución, en un problema clasificado como NP-Duro

Proceedings of the 3rd International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems 2013

Challenges arising from an increasing traffic demand, limited resource availability and growing quality expectations of the customers can only be met successfully, if each transport mode is regarded as an intelligent transportation system itself, but also as part of one intelligent transportation system with “intelligent” intramodal and intermodal interfaces. This topic is well reflected in the Third International Conference on “Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems” which took place in Dresden 2013 (previous editions: Rome 2009, Leuven 2011). With its variety of traffic management problems that can be solved using similar methods and technologies, but with application specific models, objective functions and constraints the conference stands for an intensive exchange between theory and practice and the presentation of case studies for all transport modes and gives a discussion forum for control engineers, computer scientists, mathematicians and other researchers and practitioners. The present book comprises fifty short papers accepted for presentation at the Third Edition of the conference. All submissions have undergone intensive reviews by the organisers of the special sessions, the members of the scientific and technical advisory committees and further external experts in the field. Like the conference itself the proceedings are structured in twelve streams: the more model-oriented streams of Road-Bound Public Transport Management, Modelling and Control of Urban Traffic Flow, Railway Traffic Management in four different sessions, Air Traffic Management, Water Traffic and Traffic and Transit Assignment, as well as the technology-oriented streams of Floating Car Data, Localisation Technologies for Intelligent Transportation Systems and Image Processing in Transportation. With this broad range of topics this book will be of interest to a number of groups: ITS experts in research and industry, students of transport and control engineering, operations research and computer science. The case studies will also be of interest for transport operators and members of traffic administration