| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract（英文摘要） | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1．1 课程表问题 | 第8页 |
| 1．2 遗传算法 | 第8-9页 |
| 1．3 遗传算法与其他搜索技术的比较 | 第9-13页 |
| 1．3．1 整体优化问题的搜索求解技术 | 第9-10页 |
| 1．3．2 遗传算法与其他搜索技术的比较 | 第10-11页 |
| 1．3．3 已有的遗传算法的解决方法 | 第11-13页 |
| 第二章 课程表问题 | 第13-18页 |
| 2．1 课程表的编排原则 | 第13-15页 |
| 2．2 课程表的数学模型和约束 | 第15-16页 |
| 2．3 课程表问题是NP—完全类问题 | 第16-18页 |
| 第三章 遗传算法 | 第18-26页 |
| 3．1 遗传算法的生物遗传学基础 | 第18-19页 |
| 3．2 遗传算法的特点 | 第19-20页 |
| 3．3 遗传算法的基本操作 | 第20-23页 |
| 3．3．1 复制 | 第21页 |
| 3．3．2 交叉 | 第21-22页 |
| 3．3．3 变异 | 第22-23页 |
| 3．4 遗传算法与多数常规的最优化和搜索方法的区别 | 第23页 |
| 3．5 遗传算法的主要步骤 | 第23-26页 |
| 第四章 遗传算法的理论基础 | 第26-40页 |
| 4．1 遗传算法的模式理论 | 第26-34页 |
| 4．1．1 模式 | 第26-28页 |
| 4．1．2 复制对模式的影响 | 第28-29页 |
| 4．1．3 交叉对模式的影响 | 第29-31页 |
| 4．1．4 变异对模式的影响 | 第31-32页 |
| 4．1．5 遗传算法有效处理的模式数量 | 第32-34页 |
| 4．2 遗传算法实现中的一些基本问题 | 第34-40页 |
| 4．2．1 目标函数值到适配值形式的映射 | 第34-35页 |
| 4．2．2 适配值调整 | 第35-36页 |
| 4．2．3 编码原则 | 第36-38页 |
| 4．2．4 多参数级联定点映射编码 | 第38-40页 |
| 第五章 用遗传算法编排课程表 | 第40-52页 |
| 5．1 引言 | 第40页 |
| 5．2 问题的描述 | 第40-42页 |
| 5．2．1 时间问题 | 第40-41页 |
| 5．2．2 班级问题 | 第41页 |
| 5．2．3 课程、教师问题 | 第41-42页 |
| 5．3 算法的总体设计思想 | 第42-45页 |
| 5．3．1 总体设计思想 | 第42-43页 |
| 5．3．2 工作示意图 | 第43-45页 |
| 5．4 算法的设计 | 第45-52页 |
| 5．4．1 编码及其染色体表示 | 第45-46页 |
| 5．4．2 可行的课程表的产生 | 第46-47页 |
| 5．4．3 适应度函数 | 第47-50页 |
| 5．4．4 遗传操作 | 第50页 |
| 5．4．5 控制参数的设定 | 第50-52页 |
| 第六章 算法的实现 | 第52-60页 |
| 6．1 系统数据库的设计 | 第52-53页 |
| 6．2 系统流程的设计 | 第53-60页 |
| 6．2．1 初始种群的产生 | 第54-55页 |
| 6．2．2 冲突的检测和消除 | 第55-56页 |
| 6．2．3 计算适配值、计算选择率和期望的复制数 | 第56-57页 |
| 6．2．4 遗传操作 | 第57-58页 |
| 6．2．5 课程表的产生 | 第58-60页 |
| 第七章 测试结果的分析 | 第60-66页 |
| 7．1 与人工编排的课程表的比较 | 第60-61页 |
| 7．2 与其他编排课程表算法的比较 | 第61-64页 |
| 7．3 课程表系统的特点 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |