中文摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-20页 |
·研究背景 | 第10-16页 |
·问题背景 | 第10-11页 |
·理论背景 | 第11-16页 |
·问题提出及选题意义 | 第16-17页 |
·本文的主要工作及文章结构 | 第17-18页 |
·本文的创新点 | 第18-20页 |
第二章 大学教学调度问题研究 | 第20-37页 |
·引言 | 第20-21页 |
·大学教学活动的基本过程 | 第21-24页 |
·教学准备阶段 | 第22-24页 |
·教学实施阶段 | 第24页 |
·教学完成阶段 | 第24页 |
·教学调度问题概述 | 第24-28页 |
·教学调度问题资源 | 第25页 |
·教学调度遵循的原则 | 第25-27页 |
·教学调度问题的模型 | 第27-28页 |
·教学调度研究综述 | 第28-35页 |
·国内外研究综述 | 第28-30页 |
·研究方法综述 | 第30-34页 |
·相关系统综述 | 第34-35页 |
·现有研究待改进的地方 | 第35页 |
·本章小结 | 第35-37页 |
第三章 基于混合Memetic算法求解教学调度合班问题 | 第37-75页 |
·引言 | 第37-38页 |
·遗传算法、模拟退火、Memetic算法及图论方法概述 | 第38-45页 |
·遗传算法概述 | 第38-39页 |
·模拟退火概述 | 第39-40页 |
·Memetic算法概述 | 第40-44页 |
·图论及连通子图描述 | 第44-45页 |
·教学调度合班问题描述 | 第45-52页 |
·问题的提出 | 第45-47页 |
·基本数据 | 第47-49页 |
·相关定义 | 第49-50页 |
·合班问题模型 | 第50-51页 |
·算法的整体描述 | 第51-52页 |
·基于深度优先算法求解合班聚集数 | 第52-55页 |
·算法的基本描述 | 第52-53页 |
·算法的伪代码 | 第53-55页 |
·基于混合Memetic算法求解教学调度合班问题 | 第55-64页 |
·算法的相关参数 | 第55-56页 |
·算法的详细描述 | 第56-64页 |
·算法的伪代码 | 第64页 |
·算例及结果分析 | 第64-73页 |
·算例介绍 | 第64-69页 |
·结果描述与分析 | 第69-73页 |
·本章小结 | 第73-75页 |
第四章 基于染色体自交叉Memetic算法的教学调度问题研究 | 第75-111页 |
·引言 | 第75-76页 |
·研究综述 | 第76-80页 |
·排课问题概述 | 第76-77页 |
·研究内容综述 | 第77-80页 |
·教学调度模型描述 | 第80-87页 |
·模型概述 | 第80页 |
·排课的基本条件 | 第80-82页 |
·约束条件分析 | 第82-83页 |
·适应度函数 | 第83-86页 |
·求解基本思路 | 第86-87页 |
·个体的表现方式及生成算法 | 第87-90页 |
·个体的表现方式 | 第87-88页 |
·初始个体生成算法 | 第88-90页 |
·基于染色体自交叉Memetic算法求解教学调度排课方案 | 第90-102页 |
·算法的输入参数 | 第90-92页 |
·算法描述 | 第92-99页 |
·算法的伪代码 | 第99-100页 |
·结果的表现形式 | 第100-102页 |
·算例分析 | 第102-108页 |
·算例介绍 | 第102-103页 |
·结果描述和讨论 | 第103-107页 |
·最优结果与原排课方案比较 | 第107-108页 |
·系统实现 | 第108-110页 |
·本章小结 | 第110-111页 |
第五章 退火Memetic算法收敛性分析 | 第111-120页 |
·引言 | 第111-112页 |
·收敛性的定义 | 第112-113页 |
·基于种群的定义 | 第112页 |
·基于个体的概率意义定义 | 第112-113页 |
·收敛性研究综述 | 第113-115页 |
·基于Banach压缩映射定理证明SAMA的收敛性 | 第115-119页 |
·相关定义 | 第115-117页 |
·有限状态空间S N的度量空间 | 第117-118页 |
·SAMA收敛性的证明 | 第118-119页 |
·本章小结 | 第119-120页 |
第六章 总结与展望 | 第120-122页 |
·全文总结 | 第120-121页 |
·研究展望 | 第121-122页 |
参考文献 | 第122-135页 |
发表论文和科研情况说明 | 第135-136页 |
致谢 | 第136页 |