MACKŮ, V. Softwarová podpora tvorby rozvrhů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.

Posudek vedoucího

Roupec, Jan

Pro tvorbu rozvrhů existují různé automatické či poloautomatické prostředky. Některé jsou velmi komplexní, a tudíž je jejich používání zbytečně pro daný účel zbytečně složité, nebo jsou naopak vytvořeny jako jednoduché a jednoúčelové, a pak je jejich použití v podmínkách FSI nemožné. Cílem této diplomové práce bylo vytvoření prostředku, který bude podmínkám na FSI vyhovovat a současně bude disponovat i pokročilými funkcemi. Diplomantka přistoupila k řešení dostatečně obecně. Seznámila se s problematikou rozvrhování obecně a analyzovala specifika VUT a FSI. Výsledkem je návrh a realizace systému pro poloautomatickou tvorbu rozvrhů, který na základě dosavadních testů bude prakticky použitelný a bude pro tuto činnost přínosem nejen z hlediska pohodlí, flexibility a rychlosti, ale také z hlediska kvality výsledného rozvrhu. Autorka při řešení prokázala znalosti z oblastí studia, schopnost získávat nové informace a tyto také prakticky využívat. Je nutno ocenit zejména schopnost analýzy řešeného problému a v neposlední řadě také programátorské schopnosti. Práce splňuje zadání, výsledkem je vhodný teoretický rozbor, návrh řešení a v neposlední řadě software profesionální úrovně. Diplomovou práci doporučuji k obhajobě.

Posudek oponenta

Šeda, Miloš

Úlohy sestavit časové rozvrhy výuky a jízdních řádů vlaků a autobusů se rozvinuly v samostatnou oblast optimalizace, v anglické literatuře nazvané Timetabling, Na rozdíl od rozvrhování výrobních procesů, kde často jde jen o uspořádání operací v časovém horizontu tak, aby se všechny operace zvládly v nejkratším možném čase, u rozvrhů výuky jde o daleko větší počet kritérií, která rozvrh musí splňovat, být bezkolizní z pohledu využití učeben, přítomnosti učitelů a studentů na určitém místě v daný čas, zajišťovat plynulé návaznosti vyučovaných předmětů a být také přijatelný („snesitelný“) pro jednotlivé účastníky (učitele a studenty), bez velkých časových „oken“ a zbytečného umístění do okrajových časů týdne. Navíc zde vystupuje řada omezení, daná počtem laboratoří a studentů, kteří v nich mohou být ve stejný čas přítomni, kvalifikací učitelů pro určité typy vyučovaných kurzů, volitelnost předmětů a z toho vyplývající fragmentace studentů do menších skupin, nestejná časová dotace předmětů, částečné úvazky učitelů, vzdálená umístění budov, které brání bezprostřední návaznosti, prezenční a kombinovaná forma studia, … Není proto divu, že sestavování časových rozvrhů výuky patří mezi nejsložitější úlohy kombinatorické optimalizace. Diplomantka v úvodních časti rozebírá všechny aspekty sestavování rozvrhu, tvrdá (neporušitelná) omezení a měkká, která lze v nezbytných případech překročit (např. nevyhovět přání umístit výuku do odpoledních hodin). Vzhledem ke složitosti problému následně rozebírá heuristické metody, které jsou pro řešení exponenciálně složitých úloh prostředkem k získání „dobrého“ řešení v „rozumném“ čase. Z metod pracujících s populací jedinců se zaměřila na mravenčí algoritmus a genetický algoritmus, z jednobodových metod na simulované žíhání a zakázané prohledávání. Pro snížení paměťových a časových nároků výpočtu se zabývá strategiemi zjednodušujícími sestavování rozvrhu (např. rozložením na podproblémy a postupným rozvrhováním předmětů, počínaje mezioborovými). V implementační části práce specifikuje použité softwarové nástroje, rozebírá návrh datových struktur a prezentuje jejich souvztažnosti v „crow foot“ notaci, popisuje uživatelská rozhraní pro sestavování rozvrhu. Přínosem práce je poloautomatické rozvrhování, které rozvrh, v první fázi sestavený automaticky hladovým algoritmem, umožňuje dodatečnou optimalizací simulovaným žíháním vhodně upravit. Práci je kvalitní a má velký praktický význam. Má také velmi dobrou jazykovou úroveň, překlepy jsou výjimečné: na str. 5 „Druhé část“ – má být „Druhá …“; str. 22: „předměty vyučují i … externích pracovníci“ – „… externí …“; str. 24: „všechny lokální minima“ – „všechna …“ K obsahové stránce: „Heuristické (stochastické)“ na str. 24 – existují i deterministické heuristické metody (např. pro hledání minimálního Steinerova stromu).

eVSKP id 140276