蚂蚁算法的考场座位编排系统设计与实现(源码)【字数：15129】
摘 要在高校学生日益增多，学生学习的课程增多的情况下，基于学生课程的考试也变得频繁，而相对应的关于考试的安排，教室，老师，学生时间的资源调度也变得繁琐了。所以相对应的传统的考试安排，老师的调度，用人力来安排的方式来安排已经跟不上时代的节奏了。所以相对的用现代相对成熟的计算机来代替人工依然成为了一种趋势。此次开发就是针对这一现状的，基于蚂蚁算法的考场座位编排，是为了减少传统意义上考试来临时老师安排考场，调度学生的时间，教室的冲突的工作量。根据自身的学习情况和系统的功能实现，以及查阅相关资料并且参考自己的能力，决定采用B/S模式，使用Microsoft Visual Studio 2014开发平台，开发语言使用C#，数据库使用SQL Server 2016。管理员老师负责调度本专业的教室，班级，学生，老师可以登录查看自己的监考任务，学生可以登录查看自己的考试安排，基本满足老师和同学的需求，已经减少老师工作量的设计理念。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究内容 2
1.4 论文的组织结构 3
第二章 相关技术简介 4
2.1 ASP.NET 4
2.2 B/S框架 5
2.3 蚂蚁算法 5
第三章 考试排位系统需求分析 7
3.1 系统可行性分析 7
3.2 数据需求分析 7
3.3 功能需求分析 7
3.4 非功能需求分析 8
第四章 考试排位系统设计 9
4.1 系统概要设计 9
4.2 系统详细设计 9
4.2.1系统功能结构图 9
4.2.2系统流程图 10
4.3 ER图设计 13
4.4数据库设计 16
第五章 考试排位系统编码与实现 19
5.1 用户登录 19
5.2 管理员模块 19
5.2.1 管理员登录主界面 19
5.2.2 院系管理 20
5.2.3 班级管理 22
5.2.4 教室 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
管理 25
5.2.5 教师管理 26
5.2.6 课程管理 29
5.2.7 学生管理 31
5.3 老师模块 33
5.3.1老师登录后的界面展示 33
5.3.2考试申请的界面 34
5.3.3老师的考试界面 34
5.4 学生模块 36
5.4.1学生登录后主界面显示 36
5.4.2学生个人考试界面 36
5.4.3学生修改个人秘密界面 36
第六章 系统测试 37
6.1 测试的目的 37
6.2 测试用例 37
结束语 41
致 谢 42
参考文献 43
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
伴随这高校的扩大招生，在校学生的人数严重增多，而教学资源有限，使学校的考场编排工作成了一个难题。人工编排已经不能适应现代考场编排工作，人们将计算机技术引入考场编排过程中，使考场编排工作自动化，不仅省时省力，编排效果也好，解决了人工编排过程中出现的许多困难。根据节省了调度资源的浪费，顾及到人工可能会忽视的问题，减少了时间冲突的产生，大大提高了工作的效率，节约人力成本。
1.2 研究现状
在国外，考试编排系统已经被进行了许多的研究。例如新加坡国立大学的Fu Zhaohui和Andrew Lim使用迭代贪婪图着色和禁忌搜索算法对本校的试考管理系统进行了研究，并且取得了满意的结果。在国内，2000年以前，我国考场编排以手工编排为主，由于高校人数不断扩大，手工编排己经不能满足高校考试管理的需求。随着计算机的快速发展，将计算机技术引入到考场编排中，考场编排则逐渐转变为自动化。目前，我国的考场编排主要解决课程、班级、考场、考试时间、监考教师等复杂因素之间的冲突问题。2001年，深圳大学教务处实现了自动编考软件，在设计软件的过程中，涉及到时间、地点、监考教师三个因素，对每个因素的安排都经过了多次遍历该系统能满足深圳大学的考试管理需求。
目前，我国关于考场编排问题仍然是一个研究的热点，例如高考考场编排、计算机等级考试考场编排等。怎样不断提高与优化考场编排系统，让它更好的服务学生和教师、提高教务管理的水平是研究重点。
随着我国高校扩招，高考逐渐成为人们通向成功的钥匙，我国人口众多，但资源有限，所以高考的竞争非常激烈。以2016年为例，高考报考人数为940万人，然而今年全国各地的本科生的招生计划就有325万人，所以，社会对高考考试的公平、公正非常重视，为了杜绝考试作弊现象，高考考场编排尤为重要。目前，高考考场编排己成为自动化编排，比早期的手动编排更快速、正确、公平，而且许多学者将优化算法应用到高考考场编排中，研究如何使高考考场编排更优秀。
伴随着科技的进步，计算机技术在全球各地的不同领域不同专业的应用越来越广泛了，为了找到一份好的工作，很多人都有了参加或者是了解关于计算机等级考试，也有相当一大部分的人参加计算机考试，各种作弊现象也随之而来，所以，为了杜绝作弊现象，考场的编排也非常重要。与高考考场编排类似，现在的计算机等级考试考场编排也已经比较成熟，但我们仍然要不断研究新的算法优化考场编排，寻找更优的考场编排方法。
1991年，意大利的学者M.Dorigo首次系统地提出了蚁群算法。该算法借鉴蚂蚁的觅食行为，其过程主要有两个阶段:一个是信息素累积阶段，蚂蚁会选择信息素量大的路径，随着时间的推移，信息素量小的路径就会被淘汰；另一个是蚂蚁间相互协作的阶段，候选解之间进行信息交流，以发现更优的路径，产生更好的解。蚁群算法近年来在国内外颇受关注，是一种新型的模拟进化算法，是近年来公认的可以较好解决组合优化问题的智能算法之一。蚁群算法具有分布式计算、自组织、正反馈等特点，使蚁群算法的推广成为可能，但是蚁群算法也有搜索时间长、易陷入局部极小点等缺点，所以，众多国内外学者针对这些缺点提出了一些改进的蚁群算法。这些改进的蚁群算法能有效地解决基本蚁群算法的缺点。蚁群算法也被用来解决很多问题，例如2017年刘孝勇利用蚂蚁算法的最优路径来解决编排学生座位[1]。张勇老师针对物流配送路径优化问题的特点提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进[2]。嵇可可老师针对人们的计算需求日益增加，设计了一种以动态趋势预测蚂蚁算法为基础的云计算资源调度优化研究[3]。屈鸿、黄利伟、柯星针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题，根据全局静态环境先验知识，提出一种改进蚁群算法[4]。张秋明利用云中资源进行高效任务调度是保证云计算系统可靠运行的关键问题，提出一种基于改进蚁群优化算法的任务调度方法[5]。何小虎为了有效地降低粮食的运输成本,提出了一种改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化[6]。李松江、张异、龚跃，针对车辆智能交通最优路径问题，提出一种实时规划的蚁群算法。在该算法搜索过程中加入针对具体问题的局部搜索寻优算法，在启发函数中引入搜索方向，改进信息素更新策略，限制信息素轨迹量[7]。樊玮、杨同杰、衡红军基于历史定座数据的卖高率估算算法存在高估高价舱需求的风险，为此提出一种基于旅客选择行为的卖高率估算模型，将旅客选择概率引入模型参数,比较符合销售现状[9]。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，可以很好地解决旅行商问题(TSP)[10]，可通过这些论文来实现用蚂蚁算法解决考试排座位的问题，已达到更高效更便捷的地步。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究内容 2
1.4 论文的组织结构 3
第二章 相关技术简介 4
2.1 ASP.NET 4
2.2 B/S框架 5
2.3 蚂蚁算法 5
第三章 考试排位系统需求分析 7
3.1 系统可行性分析 7
3.2 数据需求分析 7
3.3 功能需求分析 7
3.4 非功能需求分析 8
第四章 考试排位系统设计 9
4.1 系统概要设计 9
4.2 系统详细设计 9
4.2.1系统功能结构图 9
4.2.2系统流程图 10
4.3 ER图设计 13
4.4数据库设计 16
第五章 考试排位系统编码与实现 19
5.1 用户登录 19
5.2 管理员模块 19
5.2.1 管理员登录主界面 19
5.2.2 院系管理 20
5.2.3 班级管理 22
5.2.4 教室 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
管理 25
5.2.5 教师管理 26
5.2.6 课程管理 29
5.2.7 学生管理 31
5.3 老师模块 33
5.3.1老师登录后的界面展示 33
5.3.2考试申请的界面 34
5.3.3老师的考试界面 34
5.4 学生模块 36
5.4.1学生登录后主界面显示 36
5.4.2学生个人考试界面 36
5.4.3学生修改个人秘密界面 36
第六章 系统测试 37
6.1 测试的目的 37
6.2 测试用例 37
结束语 41
致 谢 42
参考文献 43
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
伴随这高校的扩大招生，在校学生的人数严重增多，而教学资源有限，使学校的考场编排工作成了一个难题。人工编排已经不能适应现代考场编排工作，人们将计算机技术引入考场编排过程中，使考场编排工作自动化，不仅省时省力，编排效果也好，解决了人工编排过程中出现的许多困难。根据节省了调度资源的浪费，顾及到人工可能会忽视的问题，减少了时间冲突的产生，大大提高了工作的效率，节约人力成本。
1.2 研究现状
在国外，考试编排系统已经被进行了许多的研究。例如新加坡国立大学的Fu Zhaohui和Andrew Lim使用迭代贪婪图着色和禁忌搜索算法对本校的试考管理系统进行了研究，并且取得了满意的结果。在国内，2000年以前，我国考场编排以手工编排为主，由于高校人数不断扩大，手工编排己经不能满足高校考试管理的需求。随着计算机的快速发展，将计算机技术引入到考场编排中，考场编排则逐渐转变为自动化。目前，我国的考场编排主要解决课程、班级、考场、考试时间、监考教师等复杂因素之间的冲突问题。2001年，深圳大学教务处实现了自动编考软件，在设计软件的过程中，涉及到时间、地点、监考教师三个因素，对每个因素的安排都经过了多次遍历该系统能满足深圳大学的考试管理需求。
目前，我国关于考场编排问题仍然是一个研究的热点，例如高考考场编排、计算机等级考试考场编排等。怎样不断提高与优化考场编排系统，让它更好的服务学生和教师、提高教务管理的水平是研究重点。
随着我国高校扩招，高考逐渐成为人们通向成功的钥匙，我国人口众多，但资源有限，所以高考的竞争非常激烈。以2016年为例，高考报考人数为940万人，然而今年全国各地的本科生的招生计划就有325万人，所以，社会对高考考试的公平、公正非常重视，为了杜绝考试作弊现象，高考考场编排尤为重要。目前，高考考场编排己成为自动化编排，比早期的手动编排更快速、正确、公平，而且许多学者将优化算法应用到高考考场编排中，研究如何使高考考场编排更优秀。
伴随着科技的进步，计算机技术在全球各地的不同领域不同专业的应用越来越广泛了，为了找到一份好的工作，很多人都有了参加或者是了解关于计算机等级考试，也有相当一大部分的人参加计算机考试，各种作弊现象也随之而来，所以，为了杜绝作弊现象，考场的编排也非常重要。与高考考场编排类似，现在的计算机等级考试考场编排也已经比较成熟，但我们仍然要不断研究新的算法优化考场编排，寻找更优的考场编排方法。
1991年，意大利的学者M.Dorigo首次系统地提出了蚁群算法。该算法借鉴蚂蚁的觅食行为，其过程主要有两个阶段:一个是信息素累积阶段，蚂蚁会选择信息素量大的路径，随着时间的推移，信息素量小的路径就会被淘汰；另一个是蚂蚁间相互协作的阶段，候选解之间进行信息交流，以发现更优的路径，产生更好的解。蚁群算法近年来在国内外颇受关注，是一种新型的模拟进化算法，是近年来公认的可以较好解决组合优化问题的智能算法之一。蚁群算法具有分布式计算、自组织、正反馈等特点，使蚁群算法的推广成为可能，但是蚁群算法也有搜索时间长、易陷入局部极小点等缺点，所以，众多国内外学者针对这些缺点提出了一些改进的蚁群算法。这些改进的蚁群算法能有效地解决基本蚁群算法的缺点。蚁群算法也被用来解决很多问题，例如2017年刘孝勇利用蚂蚁算法的最优路径来解决编排学生座位[1]。张勇老师针对物流配送路径优化问题的特点提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进[2]。嵇可可老师针对人们的计算需求日益增加，设计了一种以动态趋势预测蚂蚁算法为基础的云计算资源调度优化研究[3]。屈鸿、黄利伟、柯星针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题，根据全局静态环境先验知识，提出一种改进蚁群算法[4]。张秋明利用云中资源进行高效任务调度是保证云计算系统可靠运行的关键问题，提出一种基于改进蚁群优化算法的任务调度方法[5]。何小虎为了有效地降低粮食的运输成本,提出了一种改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化[6]。李松江、张异、龚跃，针对车辆智能交通最优路径问题，提出一种实时规划的蚁群算法。在该算法搜索过程中加入针对具体问题的局部搜索寻优算法，在启发函数中引入搜索方向，改进信息素更新策略，限制信息素轨迹量[7]。樊玮、杨同杰、衡红军基于历史定座数据的卖高率估算算法存在高估高价舱需求的风险，为此提出一种基于旅客选择行为的卖高率估算模型，将旅客选择概率引入模型参数,比较符合销售现状[9]。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，可以很好地解决旅行商问题(TSP)[10]，可通过这些论文来实现用蚂蚁算法解决考试排座位的问题，已达到更高效更便捷的地步。
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