Das Wichtigste auf einen Blick
- Weiche Randbedingungen sind Ziele mit Strafkosten, niemals Garantien.
- Der Solver minimiert die Gesamtstrafe, also entscheiden Gewichte, welcher Wunsch einen Konflikt verliert.
- Gleiche Gewichte auf allem sind dasselbe wie gar keine Prioritäten.
- Manche Solver behandeln weiche Regeln als hart und lockern sie erst, wenn sie feststecken; wissen Sie, wie Ihrer arbeitet.
Das Strafmodell
Jeder weiche Verstoß trägt Kosten, und der Solver minimiert die Summe. Dieser eine Satz erklärt das meiste Solververhalten, das rätselhaft wirkt: Ein Wunsch wurde verletzt, weil es anderswo mehr gekostet hätte, ihn zu erfüllen.
Er erklärt auch, warum weiche Randbedingungen Ziele sind und keine Garantien. Zu prüfen ist nicht, ob Verstöße existieren; zu prüfen ist, ob die vorhandenen Verstöße die günstigen sind.
Die weiche Standardmenge
Diese kehren über Schulen hinweg wieder; die Gewichte unterscheiden sich je nach Richtlinie.
- Die Stunden eines Fachs über die Woche verteilen
- Kernfächer in den Morgenperioden
- Freistunden und Leerlaufzeiten von Lehrkräften minimieren
- Aufeinanderfolgende Unterrichtsperioden und Tagessummen begrenzen
- Lehrkräftetage kompakt halten
- Benannte Fächer in der letzten Periode vermeiden
Gewichte justieren, ohne Rauschen nachzujagen
Justieren Sie zuerst nach Richtlinie, dann nach Evidenz.
- Schreiben Sie auf, welche Wünsche die Schule über welche stellt; diese Reihenfolge ist die Richtlinie.
- Setzen Sie Gewichte passend zur Reihenfolge, mit echten Abständen zwischen den Stufen.
- Starten Sie den Lauf und prüfen Sie die Verstöße nach Kosten: Sind die teuren Wünsche intakt?
- Ändern Sie ein Gewicht pro Iteration; parallele Änderungen verstecken die Ursache.
- Hören Sie auf, wenn die verbleibenden Verstöße die sind, die die Schule akzeptiert, und halten Sie diese Akzeptanz fest.
- Justieren Sie neu, wenn sich die Richtlinie ändert, nicht wenn eine laute Beschwerde eintrifft.
So geht es in Smootables: sechs Gewichte von 0 bis 200
Solver Settings
Adjust how the timetable solver prioritizes different constraints. Each weight can be set between 0 and 200.
Student Gaps
Minimize idle time between lessons for students. Higher = fewer gaps.
0Teacher Gaps
Minimize idle time between lessons for teachers. Higher = fewer gaps.
120Student Daily Balance
Spread student lessons evenly across days. Higher = more balanced.
100Die Solver-Einstellungen enthalten sechs gewichtete Präferenzen: Schülerlücken, Lehrkraftlücken, Tagesbalance Schüler, Tagesbalance Lehrkräfte, Fachverteilung und Morgenpräferenz. Jede läuft von 0 bis 200, ein Gewicht von 0 deaktiviert die Randbedingung, und die eingebaute Orientierung liest 50 als niedrige, 100 als mittlere und 200 als hohe Priorität. Standardmäßig ist nur die Morgenpräferenz aktiv; die anderen fünf starten bei 0, ein Balance- oder Lückenwunsch zählt also erst, wenn Sie ihn gewichten.
Die Gewichte steuern die zweite Phase des Solvers: Zuerst werden die harten Randbedingungen erfüllt, dann werden die weichen Präferenzen optimiert. Wünsche auf Platzierungsebene (bestimmte Wochentage, vormittags oder nachmittags, alle Stunden am selben Tag) werden je Platzierung unter Zeitplan-Präferenzen gesetzt, nicht schulweit.
Gleiche Strafen, unlesbare Ergebnisse
Wenn jeder Wunsch dasselbe Gewicht trägt, tauscht der Solver weiter, aber die Tauschgeschäfte bedeuten nichts mehr. Die Prüfung wird zur Archäologie: Niemand kann sagen, ob ein verletzter Wunsch fair verloren hat oder nie wirklich eingestuft war.
Die belegte Praxis nennt noch ein Muster: Manche Solver behandeln weiche Randbedingungen als hart und lockern sie erst, wenn sie feststecken. Kennen Sie das Verhalten Ihres Werkzeugs, bevor Sie seine Ausgabe interpretieren. Wie Freistunden und Balance bei einzelnen Lehrkräften ankommen, behandelt faire Verteilung; die Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Lückengewicht ist Lehrkraft-Freistunden minimieren, für die Verteilung ist es Stunden über die Woche verteilen.
Fragen von Planern zu weichen Randbedingungen
Warum hat der Solver einen Wunsch ignoriert, den wir gesetzt haben?
Er hat ihn nicht ignoriert; er hat ihn bepreist. Eine andere Kombination von Wünschen war günstiger zu erfüllen. Soll der Wunsch diese Tauschgeschäfte gewinnen, erhöhen Sie sein Gewicht. Muss er immer gewinnen, gehört er womöglich in die harte Menge.
Sollte jeder Wunsch ein Gewicht bekommen?
Nur die, die die Schule wirklich vertritt. Ein Wunsch, den niemand verteidigt, lenkt den Solver trotzdem von Rastern weg, die jemand vielleicht bevorzugt hätte. Weniger, bewusst gesetzte Gewichte machen Ergebnisse leichter erklärbar.
Wessen Wünsche gewinnen, wenn Lehrkräfte und Schüler kollidieren?
Die, die die Gewichte bestimmen. Das Minimieren von Lehrkraft-Freistunden und die Tagesbalance der Schüler können in entgegengesetzte Richtungen ziehen, und das Gewichtsverhältnis entscheidet den Tausch. Das ist eine Richtlinienentscheidung, die offen zu treffen ist, kein Solver-Standard, den man später entdeckt.