32、智能学术指导:解决学生时间冲突的创新方案

智能学术指导:解决学生时间冲突的创新方案

在教育机构中,课程和活动的时间安排常常会出现冲突,这给学生参加各类活动带来了困扰。传统的时间安排方式存在诸多不足,而一种创新的软件解决方案或许能有效解决这些问题。

1. 引言

教育机构,尤其是大学和学院,需要安排大量基于时间的活动和课程,涉及众多参与者。通常,这些机构会借助外部服务来处理时间安排问题。目前,阿联酋大学(UAEU)使用了三种相关的在线服务:DegreeWorks、Jadawil 和 Google Form。

  • DegreeWorks :这是一个基于网络的服务,能让学生在学术顾问的帮助下制定学习计划。它可以确认课程规划者所指定的特定课程在各个学期的注册学生数量。然而,它没有提供自动排课程序和课程时间冲突解决功能,学生需要手动解决时间冲突,这既耗时又困难。
  • Jadawil :由一名电气工程专业的校友开发的网站,能为给定的一组课程提供合理数量的合适时间安排。但它只考虑给定的课程集,无法解决多个学生之间的时间冲突,也不能在遇到时间冲突时提供替代方案,学生需要不断更改课程组合,直到没有时间冲突为止。
  • Google Form :大学用于活动时间安排的工具,通过发送表单链接让参与者填写可用时间,然后组织者手动整理数据,以确定适合大多数学生的时间。但这种方法存在缺陷,一方面,让学生点击链接填写信息会减少潜在的参与人数;另一方面,在大量学生注册的情况下,组织者很难根据海量数据选择理想的时间,而且多个活动可能与课程讲座冲突,使学生错过重要活动。
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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