康奈尔用MIP替换讲座时间考试表，消除日程冲突

康奈尔大学的期末考试曾依据一张静态表格安排，该表格将考试组与首次讲座时间绑定。由于约有30个上课时间和仅22个考试时段，学生经常面临考试时间冲突，教师不得不为同时有考试的学生安排补考。

ORIE的师生与大学教务处合作构建了一个整数规划框架。该框架结合了多阶段的分组-再排序模型与迭代式千层饼启发式算法，在不同参数选择下生成多种日程方案。

该模型不仅处理直接冲突和连场考试，还处理高阶冲突——学生在24小时内超过两场考试或连续四个时段有考试。教务处在各种帕累托式选项中进行选择，平衡考试舒适度与考试前置及时段排除等因素。

优化器制定日程；教务处权衡取舍

整数规划模型使冲突结构变得清晰可见，包括电子表格和查找表无法发现的高阶冲突情况。

每学期有成千上万的学生参加数百场考试，只有优化器才能在这种规模下平衡学生舒适度，手工操作根本无法实现。

通过日程方案让教务处参与决策，将优化器从黑盒转变为机构信任的决策支持工具。

当静态查找表不再适应数据时，用优化器替换表格，但让人类通过权衡比较在方案中做出选择。

自2024年以来，康奈尔大学已使用该框架进行了五个学期的期末考试安排，论文记录了其在行政时间和考试舒适度方面优于历史讲座时间方法的表现。该工作附带一个开源MIP生成器。