過去の蓄積された時間割データからの学習に基づく大学時間割作成
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抄録
大学の時間割は、それぞれの大学の制約に基づき、手作業で作成が行われている。作成される時間割は、ただ制約を満たすだけでなく、教員や学生にとって使いやすいものであることが求められる。先行研究では、このスケジューリング問題を制約充足問題として解を導く手法がある。しかし、得られた解が使いやすいものとは限らない。その原因として可視化できない制約があるという点に着目し、本研究では、法政大学情報科学部および大学院の過去の時間割データを3層のニューラルネットワークで学習させ、次年度の時間割を作成するシステムを提案することを目的とする。結果は、全制約を満たす実運用可能な時間割を作成することができた。
収録刊行物
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- 第84回全国大会講演論文集
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第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 361-362, 2022-02-17
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050575495579232000
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00220816/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB