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基于遗传算法的学分制下多校区排课系统的研究与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪言第9-14页
   ·研究背景第9页
   ·研究意义及目标第9-11页
   ·排课问题国内外历史及现状第11-13页
   ·论文的组织结构第13页
   ·本章小结第13-14页
第二章 相关技术第14-26页
   ·遗传算法简介第14-17页
     ·基本遗传算法的构成要素第14-15页
     ·基本遗传算法的形式化定义第15页
     ·基本遗传算法描述第15-16页
     ·基本遗传算法的基本流程第16-17页
   ·遗传算法的基本操作第17-19页
   ·基本遗传算法的运算过程与构造过程第19-21页
     ·遗传算法的运算过程示意图第19-20页
     ·遗传算法的应用步骤第20页
     ·遗传算法的主要构造过程示意图第20-21页
   ·遗传算法的特点第21-22页
   ·XML技术第22-23页
   ·DHTML技术第23页
   ·模式定理第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 基于遗传算法排课系统需求分析第26-41页
   ·排课问题概述第26-27页
   ·排课问题的要素第27-30页
     ·排课问题所涉及因素第27-29页
     ·课程、教师的关联问题第29-30页
   ·排课过程的约束条件和排课规则第30-32页
     ·排课的约束条件第30-31页
     ·排课规则第31-32页
   ·排课问题是NP—完全类问题第32-33页
   ·昆明理工大学排课模型第33-40页
     ·多阶段排课第33-34页
     ·一级排课与二级排课第34-35页
     ·排课冲突检测模型第35-37页
     ·排课数据第37-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于遗传算法的排课系统设计第41-61页
   ·系统设计目标和技术架构第41-42页
     ·系统设计目标第41-42页
     ·系统技术架构第42页
   ·系统总体功能结构第42-44页
   ·课表编排流程图及框架第44-45页
     ·课表编排流程图第44-45页
     ·排课遗传算法流程图第45页
   ·排课问题的数学描述第45-49页
     ·排课问题的优化求解模型第45-46页
     ·排课问题的约束满足模型第46-49页
   ·排课安排的难度量化第49-51页
     ·班级课表安排难度量化及影响因素第49-51页
     ·课程安排难排度量化及影响因素第51页
   ·遗传算法与排课的对应关系第51-52页
   ·排课遗传算法算法设计及课表编排第52-60页
     ·基因编码及染色体表示第52-54页
     ·初始种群第54-55页
     ·构造适应度函数第55-58页
     ·选择算子第58-59页
     ·交叉算子第59页
     ·变异算子第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 基于遗传算法的排课系统实现第61-75页
   ·排课参数管理第61-63页
     ·自动排课权重设置第61页
     ·排课限制规则设置第61-62页
     ·时间节次参数设置第62-63页
   ·排课资源管理第63-64页
     ·屏蔽资源设置第63页
     ·时间资源管理第63-64页
   ·排课数据管理第64-66页
     ·排课任务优先级计算第64-65页
     ·排课批次管理第65-66页
   ·智能排课第66-68页
     ·自动排课参数维护第66页
     ·数据预处理第66-67页
     ·自动排课第67-68页
   ·手动调课第68-69页
   ·排课结果分析及课表输出第69-71页
     ·教室学时分析第69页
     ·教室学时分析第69-70页
     ·班级上课学时分析第70-71页
     ·排课结果分析第71页
   ·统计报表第71-74页
     ·教室课表输出第71-72页
     ·教师课表输出第72-73页
     ·班级课表输出第73页
     ·教室使用情况统计第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
   ·研究工作总结第75页
   ·展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
附录A:攻读学位期间发表的论文情况第81-82页
附录B:攻读学位期间参与完成的科研成果第82页

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