摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 引言 | 第8-13页 |
1.1 研究背景 | 第8页 |
1.2 排课问题的传统算法与分析 | 第8-10页 |
1.2.1 遗传算法 | 第8-9页 |
1.2.2 模拟退火算法 | 第9页 |
1.2.3 禁忌搜索算法 | 第9-10页 |
1.2.4 蚁群算法 | 第10页 |
1.3 本文结构 | 第10-13页 |
1.3.1 问题的描述、思路及解决方案 | 第10-11页 |
1.3.2 各章主要内容 | 第11-12页 |
1.3.3 主要贡献 | 第12-13页 |
第2章 基于多样性约束的排课模型 | 第13-20页 |
2.1 Stable Matching模型及其性质分析 | 第13-15页 |
2.1.1 Gale-Shapley算法 | 第14页 |
2.1.2 Gale-Shapley算法性质 | 第14-15页 |
2.2 柔性优化模型 | 第15-17页 |
2.2.1 柔性优化的概念 | 第15-16页 |
2.2.2 排课模型的柔性优化指标 | 第16-17页 |
2.3 市场拍卖模型 | 第17-20页 |
2.3.1 基本概念 | 第17-19页 |
2.3.2 算法性质 | 第19-20页 |
第3章 排课模型的实际应用 | 第20-28页 |
3.1 双边约束排课问题的解决方案 | 第20-26页 |
3.1.1 双边约束的概念及定义 | 第20页 |
3.1.2 双边约束条件下的稳定匹配算法 | 第20-23页 |
3.1.3 双边约束条件下的柔性优化算法 | 第23-26页 |
3.2 单边约束排课问题的解决方案 | 第26-28页 |
3.2.1 单边约束的概念及定义 | 第26-27页 |
3.2.2 A-CEEI算法的实际应用 | 第27-28页 |
第4章 “核心团队”的构建 | 第28-35页 |
4.1 核心团队的基本概念 | 第28-29页 |
4.2 初步理论分析 | 第29-30页 |
4.3 核心团队的聚类刻画 | 第30-33页 |
4.4 算法改进 | 第33-35页 |
第5章 总结与展望 | 第35-37页 |
5.1 总结 | 第35-36页 |
5.2 展望 | 第36-37页 |
参考文献 | 第37-39页 |
致谢 | 第39-41页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第41页 |