温家梅
中山大学南方学院 广东省广州市 510000
摘要：现为网络信息时代，运用网络计算机技术以及编程语言设计网络选课系统，一定程度上优化课程结构，实现课程系统化管理，提高工作效率。以往课表设置模式较传统，为更好的迎合数字校园建设趋势，应深入研究智能排课系统，确保课程资源高效配置，满足精益化教学管理需求。本文重点探究网上选课系统与排课系统的设计与实现，旨在为高校行政教务办公提供参考，扩大智能选、排课系统推广范围。
关键词：选课系统；排课系统；Java；遗传算法
引言：新课程改革背景下，高校意识到手动排课方法的不足，为在短时间内优配课程资源，妥善安排课程时间、设置教学地点，势必要借助网络信息技术，基于改进遗传算法合理设计网上选、排课系统。这既能为新课改提供推动力，又能为日后选课、排课工作奠定良好基础，全面提高学生课程选课，教务工作人员排课工作有效性。由此可见，这一论题具有探究性意义和现实性意义，论题分析如下。
1.网上选课系统设计需求及思路
1.1设计需求
教育现代化背景下，高校自行开设网上选课系统，但系统运行一段时间后，存在管理员主体完全掌控现象，相对来说，教师、学生在选课中处于被动状态。为实现网上选课系统多主体参与目的，需要结合具体设计需求进行系统改进[1]。
从技术层面来看，需要开发MySQL数据库、SQL数据库，并掌握Java语言知识。从经济层面来看，建立B/S结构，提供开源技术，以实用性强、成本低廉的原则引入软硬件，确保系统设计与实践成本整体降低。从操作层面来看，以用户为中心，让用户根据页面信息提示选择相应的按钮，满足便捷操作需求。最后通过可行性分析验证设计后的网上选课系统，根据验证结果决定系统是否投用。
1.2设计思路
从网上选课系统可用性、可维护性等方面考虑，细分多功能模块，并具体设置用户操作权限。管理员用户享有用户添加与管理、学生管理、课程审核管理、选课申请管理等权限；教师用户享有课程添加、我的课程管理、成绩录入的权限；学生用户操作权限包括我的选修课、教师评分列表、课程申请。
2.网上选课系统设计及测试
2.1系统设计
根据上述设计思路掌握系统流程和多元主体操作权限，具体确定各类用户功能模块。数据库设计时，构建MySQL关系型数据库，直观了解实体间数据关系，将管理员信息、课程信息、课程选择信息分别以数据表形式呈现。功能模块设计时，分为选课管理、信息管理两部分，选课系统访问申请期间，需要用户成功登录账号，Java语言一一显示不同用户的操作行为。然而Java语言程序编辑工作十分关键，一旦后台数据混乱，或者逻辑关系不正确，那么前台选课成功率会大大降低。系统运行设计时，管理员、教师、学生先要成功登录，然后进入相应界面，各系统账号的口令信息不同，操作功能各异，各用户根据网上选课要求执行各自的任务。
2.2系统测试
分别进行功能测试、稳定性测试、安全性测试，其中，功能测试指操作完成后，系统页面提示信息是否正常；稳定性测试的对象主要是数据库和服务器，从用户体验中得知测试结果。安全性测试环节必不可少，经测试得知学校数据、用户数据的安全状态，在保证数据安全的前提下，为师生提供便利，使选课任务在短时间内高效完成。网上选课系统多次测试，显示功能实现的测试结果，说明网上选课系统能够在高校智能课程设置中使用。
3.基于遗传算法的网上排课系统设计及实现
3.1遗传算法基本介绍
遗传算法最早在美国提出，在群优化方法的基础上发展而来。遗传算法优化流程总结为：形成初始化种群→构建适应度函数→选出种群个体→构建适应度函数→选出种群个体，循环往复，直到得出最优解[2]。实际操作中，先选定种群个体，然后交叉重组，形成子代个体，最后变异操作，直到新个体出现。
3.2构建自动排课模型
自动排课模型建立之前，客观总结当前高校排课环节遇到的阻力，在问题分析的前提下，妥善协调时间、课程、教室、班级、教师资源之间的关系。现今，关系要素间矛盾客观存在，如果矛盾解决措施不当，那么高校资源会被大量浪费，导致课程教学质量和效率明显降低。为改变不容乐观的排课现状，势必要构建自动排课模型，使要素间保持和谐关系，推动高校网上排课系统设计工作迈向新台阶。
第一，分布基因编码。根据高校课时分布情况，完成基因编码的布设任务，一定程度上克服排课阻力。第二，形成初始种群。全校课表是初始种群，将排课制约因素组合基因编码有效存储，实现五要素向三要素的转变，在特定时间片内重新布列。最后初始化班级课表，形成单个种群个体，经循环得到初始种群。第三，优化种群个体。围绕班级、课程、教师分别进行适应度计算，其中，班级教室细分四种情况，如同一教室、不同教学楼教室、同楼层不同教室、不同楼层教室。课程适应度是课程类型、课节间隔、课时长短在时间片的分布情况。教师适应度指课程安排、教室转移在时间片的均匀度。当适应度合理计算，排课效果明显优化。第四，利用遗传算法解决排课问题。基于上述多元主体适应度情况，选择二分之一个体继续操作。当课程交叉概率为0.55，意味着个体间、同时间片基因编码间出现矛盾；变异概率为0.55时，排课变异表现在特定时间片基因编码位置变动、教室编码变动这两方面；除去适应度值偏低的个体，为接下来遗传操作做准备。第五，判断是否达到终止条件。判断标准总结为：迭代后出现定值；迭代五次，个体适应度最高值无任何改变。
3.3智能排课系统应用
网上排课系统设计与应用，均以遗传算法为基础，由于系统用户存在差异，所以系统模块和界面表现不相一致。高校管理员在排课系统中同样拥有总控权限，通过构建数据库，实现自动排课。由于高校课程教学内容、教学主体存在差异，所以课表形式多样呈现，正常来说，常见班级课表、教室课表、教师课表。高校教师在排课系统中成功登录账号、密码，了解学期内课程安排，从而针对性制定课程教学计划，为课程教学做足充分准备[3]。实际上，网上排课系统的中心内容是自动排课，其数据基础为班级数据、教室数据、教师数据、课程数据，待全校课表生成后，能为遗传算法应用提供条件，真正优化课表，使其符合教学规律，满足高校不同专业师生课程教与学需求，最为重要的是，自动排课系统能够优化校内资源，从整体上提高学校课程设置及管理水平。经系统验证可知，基于遗传算法的网上排课系统，渗透了人性化思想，能够为排课问题处理提供最优解，确保学校教学计划顺利实施。从长远角度来看，遗传算法的改进工作应提上日程，这能为智能课表完善提供可靠支持，为新时期高校课程改革注入充足动力。
结论：综上所述，高校信息化教学活动大范围开展，在课程信息化设计层面，高校行政教务工作者倍加重视，这为网上选课系统与排课系统的设计与实现提供广阔空间。立足当前网上选课、排课现状，分别借助Java语言、遗传算法精心设计智能课表，以此弥补传统课表设置方法的弊端，为数字校园建设提供有力条件。随着智能排课系统使用要求的不断提高，需要深入解析Java语言，并有效改进遗传算法，使其在网上选课系统与排课系统中发挥应有优势。
参考文献：
[1]孙光民,赵莹帝,周青昱.基于改进遗传算法的新高考体制优化排课系统[J].电子世界,2020(04):74-78.
[2]柯红香.基于优先度与回溯算法的高职院校排课系统设计与实现[J].信阳农林学院学报,2019,29(03):93-96.
[3]李丛煊,彭新宇,曹佳宁.遗传算法在排课系统中的设计与实现[J].电脑编程技巧与维护,2020(01):20-22+31.