| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第14页 |
| 1.3 研究方法与研究思路 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.5 论文取得的成果 | 第16-18页 |
| 第2章 大学公共基础课程考试安排中的资源调度分析 | 第18-25页 |
| 2.1 大学公共基础课程考试安排中的资源调度流程分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 大学公共基础课程考试安排中的资源调度业务流程分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 应用价值流图分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 大学公共基础课程考试安排中的资源调度流程优化 | 第20-21页 |
| 2.2 大学公共基础课程考试安排中的资源调度分析 | 第21-25页 |
| 2.2.1 大学公共基础课程考试安排中的调度资源分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 大学公共基础课程考试安排中的资源调度的约束条件分析 | 第22-25页 |
| 第3章 大学公共基础课程考试安排中的资源调度模型建立与优化 | 第25-40页 |
| 3.1 模型构建 | 第25-28页 |
| 3.1.1 研究问题描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 符号说明及函数定义 | 第26-27页 |
| 3.1.3 约束条件函数定义 | 第27-28页 |
| 3.1.4 目标函数定义 | 第28页 |
| 3.2 蚁群算法概述 | 第28-32页 |
| 3.2.1 蚁群算法模型 | 第29-31页 |
| 3.2.2 蚁群算法应用研究概述 | 第31-32页 |
| 3.3 大学公共基础课程考试安排中的资源调度优化 | 第32-40页 |
| 3.3.1 分组预处理 | 第32页 |
| 3.3.2 考试时间安排优化 | 第32-36页 |
| 3.3.3 考场及监考教师安排优化 | 第36-40页 |
| 第4章 理工大学考试资源配置的优化实例 | 第40-49页 |
| 4.1 资源配置优化环境 | 第40页 |
| 4.2 进行资源配置优化的数据源 | 第40-42页 |
| 4.3 公共基础课程资源考试安排分组预处理 | 第42-44页 |
| 4.4 考试资源调度配置结果显示 | 第44-49页 |
| 结论与展望 | 第49-50页 |
| 结论 | 第49页 |
| 展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-69页 |
