{"id":{"repo_id":"brno-tech","oai_identifier":"oai:dspace.vut.cz:11012/52217"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/brno-tech/oai:dspace.vut.cz:11012/52217","repository":{"repo_id":"brno-tech","name":"Brno University of Technology","base_url":"https://dspace.vut.cz/oai/request"},"display":{"title":"Systém pro pokročilé plánování","abstract":"Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.","abstract_html":"Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.","abstract_has_math":false,"creators":["Horký, Aleš"],"institution":"Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií","degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":["Drahošová, Michaela"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":null,"date_issued":"","date_published":null,"updated_at":"2026-07-24T01:22:12Z","subjects":["Plánování rozvrhů","genetický algoritmus","heuristický algoritmus","kolizní matice","multikriteriální optimalizace.","Timetable scheduling","genetic algorithm","heuristic algorithm","collision matrix","multi-objective optimization."],"languages":["cs"],"rights":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"],"rights_urls":[],"identifier_entries":[{"key":"dc:identifier.other","label":"Dc Identifier Other","values":["88545"],"render_values":[{"text":"88545","href":null,"code":true}]}]},"links":{"outbound_url":"http://hdl.handle.net/11012/52217","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["Drahošová, Michaela"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Horký, Aleš"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:publisher","label":"Institution","values":["Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["Text"]},{"key":"thesis:institution_name","label":"Thesis Institution Name","values":["Ing."]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Plánování rozvrhů","genetický algoritmus","heuristický algoritmus","kolizní matice","multikriteriální optimalizace.","Timetable scheduling","genetic algorithm","heuristic algorithm","collision matrix","multi-objective optimization."]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["cs"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.other","label":"Dc Identifier Other","values":["88545"]},{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["http://hdl.handle.net/11012/52217"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.","This master thesis deals with the automatic design of examinations and courses scheduling. The design is adapted to the specific requirements of the Faculty of Information Technology of Brno University of Technology. A genetic algorithm and a heuristic algorithm are employed to solve this task. The genetic algorithm is used to specify the sequence of the examinations (or the courses) and then the heuristic algorithm spread them out into a timetable. An implementation (written in Python 3) provides a fast parallel processing calculation which can generate satisfactory schedules in tens of minutes. Performed experiments show approximately 13% better results in all considered criteria in comparison with utilized examination schedules in the past. The development was periodically consulted with persons responsible for the schedule processing at the faculty. The program will be used while designing of examination schedules for the academic year 2015/2016."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Systém pro pokročilé plánování"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Drahošová, Michaela"],"dc:creator":["Horký, Aleš"],"dc:description.abstract":["Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.","This master thesis deals with the automatic design of examinations and courses scheduling. The design is adapted to the specific requirements of the Faculty of Information Technology of Brno University of Technology. A genetic algorithm and a heuristic algorithm are employed to solve this task. The genetic algorithm is used to specify the sequence of the examinations (or the courses) and then the heuristic algorithm spread them out into a timetable. An implementation (written in Python 3) provides a fast parallel processing calculation which can generate satisfactory schedules in tens of minutes. Performed experiments show approximately 13% better results in all considered criteria in comparison with utilized examination schedules in the past. The development was periodically consulted with persons responsible for the schedule processing at the faculty. The program will be used while designing of examination schedules for the academic year 2015/2016."],"dc:identifier.other":["88545"],"dc:identifier.uri":["http://hdl.handle.net/11012/52217"],"dc:language.iso":["cs"],"dc:publisher":["Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií"],"dc:rights":["Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení"],"dc:subject":["Plánování rozvrhů","genetický algoritmus","heuristický algoritmus","kolizní matice","multikriteriální optimalizace.","Timetable scheduling","genetic algorithm","heuristic algorithm","collision matrix","multi-objective optimization."],"dc:title":["Systém pro pokročilé plánování"],"dc:type":["Text"],"thesis:institution_name":["Ing."]},"updated_at":"2026-07-24T01:22:12Z"}