Задача распределения работ между преподавателями кафедры

Знакомство с задачей распределения работ между преподавателями кафедры. Общая характеристика функциональной модели, построенной на базе методологии SADT. Рассмотрение основных методов и особенностей многокритериальной оптимизации и эвристических процедур.

Рубрика Математика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 22.08.2020
Размер файла 211,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задача распределения работ между преподавателями кафедры

Авторы:

Султанова С.Н., Тархов С.В.

The problem of work distribution between faculty teachers is described in the article. The functional model constructed on the basis of SADT methodology is offered. The basic situations of mathematical model are considered. The integrated algorithm of problem decision is noted.

Распределение учебной нагрузки между преподавателями является сложной и плохо формализуемой задачей, решаемой кафедрой на этапе подготовки учебного процесса в вузе. Исходными данными для задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры являются: плановое штатное расписание кафедры; учебная нагрузка кафедры по читаемым ей дисциплинам, рассчитанная учебным управлением; фактический штат преподавателей кафедры; предполагаемые совместители и почасовики, привлекаемые к проведению учебных занятий на кафедре; ограничения и критерии, позволяющие получить рациональное и качественное распределение. Основной целью настоящей работы является разработка моделей и алгоритмов решения задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры, позволяющих на основе формализованного подхода, а также с использованием человеко-машинных процедур получить множество допустимых вариантов распределения и выбрать из них наиболее качественное и рациональное.

Функциональная модель

Функциональная модель распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры, разработанная на основе технологии BPWin, описывает функции и процедуры, выполняемые исполнителями в процессе работы с автоматизированной информационной системой поддержки принятия решений “Учебная нагрузка ППС” (АИС ППР “Учебная нагрузка ППС”). На рис.1 приведен начальный уровень декомпозиции “Распределить учебную нагрузку между преподавателями” с потоками входящей и выходящей информации, механизмами выполнения указанного действия, и элементов контроля и управления, на основе которых оно выполняется.

Функциональная диаграмма, представленная на рис.2, является декомпозицией контекстной диаграммы A0 и состоит из трех блоков: блок A1 “Подготовить/модифицировать исходные данные”, блок A2 “Закрепить за преподавателями учебную нагрузку” и блок A3 “Контролировать качество распределения”.

Эти блоки представляют собой три основных подмодуля единого исходного модуля (блока нулевого уровня), и отражают общий вид и единую функцию системы - “Распределить учебную нагрузку между преподавателями”.

Каждый из перечисленных выше подмодулей декомпозирован подобным же образом для более детального представления. Так, блок следующего уровня A1 подготавливает и/или модифицирует исходные данные для дальнейшего распределения. Блок уровня A2 позволяет подразделить процесс распределения на отдельные блоки, такие как: закрепить за преподавателями различные виды учебных работ (лекции, практические и лабораторные работы и др.); проверить соотношение видов учебных занятий; оценить принятое решение; сформировать варианты распределения, детализирующие основную задачу системы. Полученная на этом этапе модель отражает основные наборы данных, которые использует или производит система. Блок уровня A3 затрагивает функции контроля качества распределения, где формируются показатели распределения (например, в виде диаграмм и графиков), производится оценка распределения (оцениваются варианты распределения), используя алгоритмы оценки эффективности качества, на основе которой и выбирается рациональный вариант распределения.

Математическая модель

Математическая модель системы распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры детально рассмотрена в работе.

Приведем ее основные положения. Пусть за кафедрой закреплено s дисциплин, на кафедре работают n преподавателей и каждая дисциплина состоит из k видов учебных занятий. Для каждого t-го преподавателя задается уровень профессиональной подготовки, связанный с выполнением j-го вида учебного занятия i-й дисциплины. Требуется закрепить учебную нагрузку за преподавателями по видам работ, чтобы:

1. Максимизировать “полезность”:

где - уровень профессиональной подготовки;

- назначение компонентов нагрузки преподавателю.

2. Минимизировать среднее квадратичное отклонение учебной нагрузки преподавателя

(2)

где - нагрузка t-го преподавателя на учебный год;

- нагрузка t-го преподавателя в осенний семестр (период);

- нагрузка t-го преподавателя в весенний семестр (период).

3. Максимизировать преемственность:

,

(3)

4. Максимизировать предпочтения преподавателей:

(4)

где - степень предпочтения t-го преподавателя;

- весовой коэффициент возможности вести нагрузку;

- показатель индивидуальных особенностей t-го преподавателя;

- показатель желания вести определенную нагрузку.

при ограничениях:

1. Из каждой дисциплины виды учебных занятий могут закрепляться только за одним преподавателем:

2. Каждый преподаватель может вести нагрузку, не превышающую максимальной допустимой трудовым законодательством:

,,

(6)

где норматив для проведения видов учебных работ;

рекомендуемая максимально допустимая нагрузка.

Помимо перечисленных выше ограничений, при решении задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры используются следующие: ”доля нагрузки преподавателя, работающего на определенной должности должна находиться исходя из диапазонов минимальной и максимальной нагрузки по этой должности”, “один и тот же лекционный курс на одном потоке читается только одним преподавателем” и др.

Алгоритм распределения

Выделим наиболее крупные этапы решения задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры и изобразим порядок их выполнения в виде укрупненной схемы (рис. 3).

Решение поставленной задачи состоит из пяти основных этапов: ввода исходных данных; закрепления за преподавателями видов учебных работ; формирование вариантов и оценка распределения; сравнение вариантов распределения и выбор наилучшего варианта распределения; вывод наилучшего варианта распределения.

Блоки 1 - 10 реализуют этап формирования исходных данных для последующего распределения учебной нагрузки. В блоках 2 - 4 вводятся следующие исходные данные для решения задачи: учебная нагрузка кафедры по читаемым ей дисциплинам, рассчитанная учебным управлением; плановый штат, рассчитанный учебным управлением; фактические данные о преподавателях (фактический штат); общие ограничения и критерии. Блок 5 предназначен для определения средних показателей: средней нагрузки по кафедре, средней нагрузки по должностям преподавателей и др. На их основе, в блоке 6 водятся ограничения по конкретному преподавателю. В блоке 7 в первую очередь, если есть персонализированная нагрузка, жестко закрепляем ее за преподавателями, которые ее должны вести. Блоки 8 - 10 позволяют выявить критические параметры по дисциплинам, по преподавателям и по учебной нагрузке, проранжировав: дисциплины по количеству преподавателей, преподавателей по количеству дисциплин и дисциплины у каждого преподавателя по предпочтению. На втором этапе в блоке 11 осуществляется закрепление учебной нагрузки за преподавателями по видам работ в указанной последовательности: лекции, экзамены, текущие и экзаменационные консультации; практические занятия, лабораторные работы; другие виды учебных работ (контрольные, курсовые работы и т.д.).

На третьем этапе в блоках 12 - 14 производится оценка распределения и формирование вариантов распределения.

Четвертый этап в блоках 15 - 16 позволяет сравнивать варианты распределения и выбирать наилучший вариант распределения из множества допустимых вариантов распределения.

Далее производится переход на пятый этап к блоку 17, где выводится наилучший вариант распределения, выбранный экспертом, и завершается алгоритм распределения.

Заключение

методология эвристический задача

Описанная функциональная модель, построенная на базе методологии SADT, позволяет: детально и последовательно представить компоненты исследуемой автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений “Учебная нагрузка ППС” и саму структуру системы; наглядно проследить за последовательностью выполняемых системой процедур и функций процесса распределения учебной нагрузки; разработать информационную систему для распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры.

Рассмотренная математическая модель дает возможность в процессе распределения получать по заданным критериям и ограничениям множество допустимых вариантов. Из них с использованием методов многокритериальной оптимизации и эвристических процедур, находятся компромиссные и наиболее приемлемые, с точки зрения лица, принимающего решения (эксперта), варианты распределения учебной нагрузки.

Предложенный алгоритм, составленный на основе функциональной и математической моделей и реализованный в [1], позволяет получить наиболее качественное и рациональное распределение учебной нагрузки между преподавателями кафедры на основе множества сформированных вариантов распределения, а также, используя критерии качества распределения, производить оценку каждого распределения. На основе полученных показателей качества вариантов распределений лицо, принимающее решение, выбирает наилучшее с его точки зрения решение по распределению учебной нагрузки преподавателей с учетом ряда критериев и множества ограничений.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Рассмотрение в теории вероятностей связи между средним арифметическим и математическим ожиданием. Основные формулы математического ожидания дискретного распределения, целочисленной величины, абсолютно непрерывного распределения и случайного вектора.

    презентация [55,9 K], добавлен 01.11.2013

  • Плотность распределения непрерывной случайной величины. Характеристика особенностей равномерного и нормального распределения. Вероятность попадания случайной величины в интервал. Свойства функции распределения. Общее понятие о регрессионном анализе.

    контрольная работа [318,9 K], добавлен 26.04.2013

  • Оптимизация как раздел математики, ее определение, сущность, цели, формулировка и особенности постановки задач. Общая характеристика различных методов математической оптимизации функции. Листинг программ основных методов решения задач оптимизации функции.

    курсовая работа [414,1 K], добавлен 20.01.2010

  • Общая постановка задачи динамического программирования как метода оптимизации, приспособленного к операциям, в которых процесс принятия решения может быть разбит на этапы (шаги). Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Задача распределения ресурсов.

    реферат [74,6 K], добавлен 30.01.2014

  • Общая характеристика распространенных проблем поиска величины максимального потока в сети при помощи алгоритма Форда-Фалкерсона. Знакомство с задачами по дискретной математике. Рассмотрение особенностей и этапов постройки дерева кратчайших расстояний.

    контрольная работа [740,3 K], добавлен 09.03.2015

  • Закон распределения случайной величины Х, функция распределения и формулы основных числовых характеристик: математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклонение. Построение полигона частот и составление эмпирической функции распределения.

    контрольная работа [36,5 K], добавлен 14.11.2010

  • Исследование точности прогнозирования случайного процесса с использованием метода наименьших квадратов. Анализ расхождения между трендом и прогнозом, последующая оценка близости распределения расхождений наблюдений и распределения сгенерированного шума.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.01.2010

  • Понятие и виды статистических рядов распределения, основные формы их представления. Расчет и анализ показателей, характеризующих центральную тенденцию, вариацию, структуру и форму ряда распределения. Проведение сглаживания эмпирического распределения.

    курсовая работа [698,3 K], добавлен 07.06.2011

  • Решение задачи об оптимальном направлении капиталовложений в строительную отрасль и оптимизации поставки грузов. Применение симплекс-метода для оптимальной организации ремонтно-строительных работ. Изучение методов динамического программирования.

    контрольная работа [2,2 M], добавлен 08.01.2011

  • Математические модели процессов тепло- и массопереноса в средах с фазовыми переходами. Характеристика классической задачей Стефана. Метод ловли фазового фронта в узел сетки, выпрямления фронтов, сглаживания коэффициентов. Разностные схемы сквозного счета.

    курсовая работа [404,3 K], добавлен 28.06.2011

  • Проверка гипотезы о законе распределения. Определение значения вероятности по классам распределения случайных величин нефтеносных залежей. Расчет распределения эффективных мощностей месторождения, которое подчиняется нормальному закону распределения.

    презентация [187,0 K], добавлен 15.04.2019

  • Показатель надежности как числовая характеристика, с помощью которой можно количественно оценить надежность различных объектов техносферы. Общая характеристика свойств параметра потока отказов. Рассмотрение особенностей признака распределения Пуассона.

    презентация [97,7 K], добавлен 03.01.2014

  • Пространства элементарных событий. Совместные и несовместные события. Функция распределения системы случайных величин. Функции распределения и плотности распределения отдельных составляющих системы случайных величин. Условные плотности распределения.

    задача [45,4 K], добавлен 15.06.2012

  • Функция распределения непрерывной случайной величины. Математическое ожидание непрерывной случайной величины, плотность распределения вероятностей системы. Ковариация. Коэффициент корреляции.

    лабораторная работа [52,3 K], добавлен 19.08.2002

  • Построение полигона относительных частот, эмпирической функции распределения, кумулянты и гистограммы. Расчет точечных оценок неизвестных числовых характеристик. Проверка гипотезы о виде распределения для простого и сгруппированного ряда распределения.

    курсовая работа [216,2 K], добавлен 28.09.2011

  • Двумерная функция распределения вероятностей случайных величин. Понятие условной функции распределения и плотности распределения вероятностей. Корреляция двух случайных величин. Система произвольного числа величин, условная плотность распределения.

    реферат [325,3 K], добавлен 23.01.2011

  • Оценки параметров распределения, наиболее важные распределения, применяемые в математической статистике: нормальное распределение, распределения Пирсона, Стьюдента, Фишера. Факторное пространство, формулирование цели эксперимента и выбор откликов.

    реферат [105,5 K], добавлен 01.01.2011

  • Определение математического ожидания и дисперсии параметров распределения Гаусса. Расчет функции распределения случайной величины Х, замена переменной. Значения функций Лапласа и Пуассона, их графики. Правило трех сигм, пример решения данной задачи.

    презентация [131,8 K], добавлен 01.11.2013

  • Расчет параметров экспериментального распределения. Вычисление среднего арифметического значения и среднего квадратического отклонения. Определение вида закона распределения случайной величины. Оценка различий эмпирического и теоретического распределений.

    курсовая работа [147,0 K], добавлен 10.04.2011

  • Вариация признаков в совокупности. Типы рядов распределения: атрибутивные и вариационные. Классификация по характеру вариации. Основные характеристики и графическое изображение вариационного ряда. Показатели центра распределения и колеблемости признака.

    курсовая работа [110,0 K], добавлен 23.07.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.