吕梦迪

（陕西国际商贸学院，陕西 咸阳 712046）

一、引言

全国各类高校学生三千多万，且高校师生因为上下课时间的固定性会形成一定的校园活动习惯，在每天7：30、12：00、17：30这三个时间点大批学生争先恐后地涌入食堂，导致高校食堂窗口拥挤、就餐等待时间过长、严重排队取餐等大规模聚集现象。在8：00、14：00、19：00这三个时间点学生要进入教室上课，造成学校大规模的人员流动。因此，如何确定错峰就餐和错峰教学，使学生能够满足正常的校园生活学习需求，是一个非常现实的问题。

同时，随着信息化的发展，食堂订餐系统和学生选课系统已成为一种潮流。通过学生选课系统学生可以动态调整课程，合理安排学习资源。运用大数据平台，可以统计每个错峰放学就餐时间段内食堂的就餐情况和学生的上课学习情况，并给出合理的就餐安排建议和排课的最优化方案。

因此，借助大数据平台，建立高校校园活动安排最优化模型就显得尤为重要，且具有重要的理论价值和现实意义。

二、国内外研究现状

由于北京在2008年奥运会期间实施“错峰出行”方案保证了交通秩序的有序运行，因此，我们可将“错峰”观念引入高校的日常校园活动中。目前，对错峰校园活动最优化模型及其算法的相关研究比较少。2008年，李宝凤［1］指出导致学生食堂就餐过于堵塞发生的原因之一是课程安排不合理；2012年，赵晓峰［2］根据不同的下课时间来科学管理学生就餐问题；2015年，李细霞［3］提到周内的中午放学时间是高校学生的就餐高峰期；……