课程安排算法：为什么不建议使用DFS或图形着色？

Question

我需要开发一个课程时间表软件，可以有效地分配时间段和房间。 这是一个基于课程的例程，而不是基于后期注册。 并且有效地意味着课程根据工作人员的时间偏好分配时间段，并且还需要最小化第1年 - 第2年课程重叠，以便第2年学生可以重新学习他们未能通过的课程。（以及3至4年级的学生） 。

现在，起初我认为这将是一个容易的问题，但现在看起来不同了。 我看过的大多数论文都使用遗传算法/ PSO /模拟退火或这些类型的算法。 我仍然无法将问题解释为GA问题。 令我困惑的是为什么几乎没有人建议使用DFS或图形着色算法？

如果使用DFS / graph-coloring，有人可以解释这个场景吗？ 或者为什么不建议或尝试他们。

Answer 1

我为一个复杂的部门解决这个问题的经验是，通过精确的方法可以很容易地解决困难的约束（比如同一群体所采取的课程没有重叠，以及教师的严格约束）。 我用0-1整数线性编程模拟了问题，并用一个名为minisat +的基于SAT的工具解决了这个问题。 像cplex这样的竞争性商业工具也可以解决它。 因此，使用今天的工具，即使输入相当大，也无需按照上面的建议进行近似。 现在，优化解决方案是另一回事。 可以存在许多（加权）目标，并且找到使目标达到最小的解决方案确实非常难以计算（我试过的工具可以在24小时内解决它），但它们在几个小时内达到接近最佳状态（我知道）它接近最佳，因为我可以计算解决方案的理论界限）。

Answer 2

本文档描述了将GA方法应用于大学时间表，因此它应该直接适用于您的要求： 使用GA解决大学时间表