Notice bibliographique
Résumé
Course timetabling is a well known constraint satisfaction optimization (CSOP) problem, which needs to be solved in educational institutions regularly.Unfortunately, this course timetabling problem is known to be NP-complete [7,39].This M.Sc.thesis presents a multi-phase approach to solve the university level course timetabling problem.We decompose the problem into several sub-problems with reduced complexity, which are solved in separate phases.In phase-1a we assign lectures to professors, phase-1b assigns labs and tutorials to academic assistances and graduate assistants.Phase-2 assigns each lecture to one of the two day-sequences (Monday-Wednesday-Friday or Tuesday-Thursday).In Phase-3, lectures of each single day-sequence are then assigned to time-slots.Finally, in phase-4, labs and tutorials are assigned to days and time-slots.This decomposition allows the use of different techniques as appropriate to solve different phases.Currently different phases are solved using constraint programming and integer linear programming.The multi-phase architecture with the graphical user interface allows users to customize constraints as well as to generate new solutions that may incorporate partial solutions from previously generated feasible solutions."The problem is never how to get new, innovative thoughts into your mind, but how to get old ones out.Every mind is a building filled with archaic furniture.Clean out a corner of your mind and creativity will instantly fill it."-Dee Hock I take much pleasure to express my profound gratitude to my supervisor Dr. Shahadat Hossain for his persistent and inspiring supervision.I also thank my M.Sc.supervisory committee members Dr
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».