Algoritmy a testy pro nástroj na organizaci zaměstnanců

Abstract

Tato práce se zaměřuje na silně omezený rozvrhovací problém nalezení rozvrhu kurzů s neúplnou a časově závislou informací o těchto kurzech. Cílem této práce je navrhnout a implementovat efektivní algoritmus, který by tento problém řešil, respektive softwarový nástroj, který by tento algoritmus využíval.

Na základě rešerše moderních algoritmů týkajících se tohoto problému je navrhnut algoritmus nový, využívající vnitřního optimalizačního algoritmu, a~tedy se jedná o meta-algoritmus. Na základě analýzy je několik optimalizačních algoritmů podrobeno důkladnému testování a následně je nejvhodnejší z~nich zvolen a implementován jako součást meta-algoritmu. Meta-algoritmus sám je následně podroben testům.

Následně je navržen a implementován softwarový nástroj, který tohoto meta-algoritmu využívá, a jeho zdrojový kód je podroben jednotkovým a integračním testům, jejichž metodologie je v práci také popsána.

This thesis concerns the problem of strongly constrained course timetabling with imperfect time-dependent information taken into account. The aim of this thesis is to design and implement an effective incremental activity scheduling algorithm which would solve this problem.

After reviewing the state of the art, a novel meta-algorithm is proposed, which encapsulates an inner search algorithm. Several suitable inner search algorithms are subjected to benchmarks and the best one is found and chosen as the inner search algorithm. The meta-algorithm itself is then also subjected to benchmarks in order to find best settings for it.

Then the software tool which makes use of this algorithm is designed, implemented and its code base is covered by unit and integration tests. General software testing and algorithm benchmarking methodology is described.