FAQ——生成算法的运行机制

关于自动生成引擎运行机制的常见问题。算法本身的说明请参见 生成算法；具体操作请参见 自动生成。

生成算法适用于哪些类型的课表？

适用于周课表、周期课表和日历模式的课表。在日历模式下，课时安排在真实日期上，生成选项中包含日期范围。

算法是如何运作的？

Omniscol在后台启动一次生成计算。算法会评估待安排的课时、已声明的约束以及生成偏好。结果主要取决于数据质量：授课小时数、教师、教室、小组、可用时间、不兼容规则以及跨校区约束。

每次生成都会启动一个专用的并行计算环境。学校一侧无需管理任何排队；初始化通常需要十秒左右，之后才开始实际计算。在 课表管理 模块中，生成课表 按钮用于启动计算、跟踪其状态并检查结果。

该引擎是一种神经符号蒙特卡洛元启发式优化AI：随机搜索、符号化约束和分数的逐步优化。它并不保证在一组不可能满足的约束上取得成功；这种情况下，Omniscol会返回诊断结果。

一次生成需要多长时间？

时长取决于课表的规模、课时数量、约束数量以及所选的选项。作为参考量级：一所约有550名学生、45名教师、16个班级且可用时间很充裕的初中，在数据一致的情况下，不到一分钟即可得到一份完整的课表，几乎没有或完全没有空档。更密集、约束很多或带有高开销优化的情形，耗时会明显更长。

生成算法会满足所有约束吗？

硬约束会被严格满足：

• 同一时刻一位教师只能在一处；
• 一个班级不会重复安排，班内分组的小组除外；
• 可用时间和标记为不可用的时段；
• 普通教室同一时间只被一个课时占用；
• 大教室只在其容量和班级数量的限制内使用；
• 专业教室、容量、物资资源以及跨校区的路程均相互兼容；
• 已锁定的课时保持原位。

软约束（不希望的可用时间、偏好、教学权重、每日均衡、到校天数、课表中的空档）会尽力优化。它们会产生罚分：算法寻找罚分累计最少的方案，但如果这是与硬约束兼容的最佳折中，也可能保留一部分罚分。

生成失败怎么办？

找不到完整的解时，Omniscol会返回已计算出的最佳课表，并把未安排的课时留在便签栏中。这份部分课表仍可查看，以便了解哪些已经安排，然后再修正约束或手动重新安排部分课时。最常见的原因见页面 诊断课表生成失败的原因。

可以手动固定某个课时的位置吗？

可以，在手动安排课时之后，通过锁定该课时实现。再次生成时，算法不会移动已锁定的课时，而是围绕它调整其他课时。这对固定不变的课时很有用（日期固定的外部授课、已定日期的考试）。

为什么生成算法不提供多个方案？

算法按已声明的约束和偏好进行优化，并返回找到的最佳方案。如果想得到多个方案进行比较，请在每次生成前复制课表，并在两次运行之间略微调整约束或权重。

生成算法会考虑已登记的缺勤吗？

生成算法作用于结构性课表，与缺勤无关。缺勤在之后的 缺勤管理 模块中处理（参见 缺勤管理模块概览），它会影响已发布课表的显示以及 仪表盘的统计（不影响底层结构）。

有意保留的冲突与阻塞性冲突

并非所有冲突都一样：

• 非阻塞性冲突——如果是有意为之，可以保持现状（例如，某间教室显示的人数超过容量，因为已知所有报名者不会全部到场）。警告仍会显示，但不会阻止操作。
• 阻塞性冲突——会导致自动生成无法成功（没有兼容的教室、对齐设置不一致等）。只要这些冲突仍然存在，生成课表按钮就保持禁用。

参见 冲突。