基于遗传算法的高校排课系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第6-16页 |
| ·问题的提出 | 第6-13页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·当前的发展趋势 | 第11-13页 |
| ·系统解决的主要问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织 | 第15-16页 |
| 第二章 遗传算法的基本理论 | 第16-23页 |
| ·遗传算法的发展 | 第16页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第16-18页 |
| ·遗传算法的一般结构和遗传操作 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20-21页 |
| ·遗传算法与其他搜索技术的比较 | 第21-23页 |
| 第三章 排课问题的建模 | 第23-32页 |
| ·排课问题概述 | 第23页 |
| ·排课的目标分析 | 第23-28页 |
| ·排课因素 | 第23-24页 |
| ·排课的约束条件 | 第24-26页 |
| ·排课问题的组合爆炸和不确定性 | 第26-27页 |
| ·排课的求解目标 | 第27-28页 |
| ·排课问题的数学描述 | 第28-29页 |
| ·排课问题数学描述 | 第28-29页 |
| ·排课问题的优化求解模型 | 第29页 |
| ·遗传算法设计的一般步骤 | 第29-31页 |
| ·步骤简述 | 第30页 |
| ·算法流程 | 第30-31页 |
| ·排课问题的求解方案 | 第31-32页 |
| 第四章 基于遗传算法的排课优化 | 第32-35页 |
| ·排课问题的优化目标分析 | 第32-33页 |
| ·节次优度 | 第32页 |
| ·班级课时日分布均匀度 | 第32-33页 |
| ·班级日组合优度 | 第33页 |
| ·遗传算法的改进 | 第33-35页 |
| 第五章 排课系统相关技术 | 第35-51页 |
| ·Web相关技术 | 第35-40页 |
| ·Web技术的发展 | 第35-37页 |
| ·Servlet | 第37-38页 |
| ·JSP | 第38-39页 |
| ·JavaBean | 第39-40页 |
| ·基于MVC的Web开发框架 | 第40-43页 |
| ·模型1 | 第41页 |
| ·模型2与MVC | 第41-43页 |
| ·数据库访问 | 第43-51页 |
| ·JDBC驱动程序的类型 | 第44-46页 |
| ·JDBC API | 第46-51页 |
| 第六章 排课系统的设计与实现 | 第51-68页 |
| ·软件结构设计 | 第51-54页 |
| ·系统实现模式 | 第51-53页 |
| ·系统模块功能说明 | 第53-54页 |
| ·数据库设计 | 第54-56页 |
| ·数据流图 | 第54页 |
| ·E-R图及关系模式 | 第54-56页 |
| ·基于遗传算法的排课系统设计与实现 | 第56-64页 |
| ·编码方案 | 第57-58页 |
| ·初始化群体 | 第58-59页 |
| ·定义适应度函数 | 第59-60页 |
| ·选取交叉变异概率参数 | 第60页 |
| ·遗传算子的设计 | 第60-62页 |
| ·遗传运算停止规则 | 第62页 |
| ·冲突检测 | 第62-64页 |
| ·生成课程表 | 第64页 |
| ·测试 | 第64-68页 |
| ·对种群规模的测试 | 第65-66页 |
| ·对交叉概率Pc的测试 | 第66页 |
| ·对变异概率Pm的测试 | 第66-67页 |
| ·对自适应参数的测试 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
