遗传算法在高校排课系统中应用的研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 课表问题分析 | 第11-24页 |
| 1．1 课表问题的产生 | 第11-12页 |
| 1．2 高校排课问题 | 第12-13页 |
| 1．3 排课的心理分析 | 第13-15页 |
| 1．4 人工排课的模拟过程 | 第15-16页 |
| 1．5 课表问题的不确定性 | 第16-18页 |
| 1．6 课表问题中的组合爆炸和坍塌 | 第18-20页 |
| 1．7 课表问题是组合规划问题 | 第20页 |
| 1．8 课表问题是NP完全问题 | 第20-21页 |
| 1．9 解决目标和难点分析 | 第21-22页 |
| 1．10 技术方案设计 | 第22-24页 |
| 第2章 经典的遗传算法 | 第24-33页 |
| 2．1 经典遗传算法 | 第24-29页 |
| 2．1．1 遗传算法的发展 | 第24-25页 |
| 2．1．2 遗传算法的基本思想 | 第25页 |
| 2．1．3 遗传算法的一般结构和遗传操作 | 第25-29页 |
| 2．2 经典遗传算法存在的缺陷及改进 | 第29-33页 |
| 2．2．1 初始种群的均匀化改进 | 第29-30页 |
| 2．2．2 自适应的交叉概率和变异概率改进 | 第30页 |
| 2．2．3 选择算子的改进 | 第30-31页 |
| 2．2．4 交叉和变异算子的改进 | 第31-32页 |
| 2．2．5 并行遗传算法 | 第32-33页 |
| 第3章 基于遗传算法的时间安排算法设计 | 第33-50页 |
| 3．1 局部课表问题的遗传算法设计 | 第33-43页 |
| 3．1．1 局部课表问题的遗传算法设计 | 第33-42页 |
| 3．1．2 局部课表问题遗传算法的结束条件 | 第42-43页 |
| 3．2 全局课表问题的遗传算法设计 | 第43-49页 |
| 3．2．1 全局课表问题的遗传算法设计 | 第43-46页 |
| 3．2．2 算法存在的问题及其改进 | 第46-48页 |
| 3．2．3 全局课表问题遗传算法的结束条件 | 第48-49页 |
| 3．3 算法框架概括 | 第49-50页 |
| 第4章 教室安排算法 | 第50-57页 |
| 4．1 教室安排流程 | 第50-52页 |
| 4．2 “甩课”的三种解决算法 | 第52-57页 |
| 4．2．1 算法一 | 第52-53页 |
| 4．2．2 算法二 | 第53-54页 |
| 4．2．3 算法三 | 第54-57页 |
| 第5章 排课系统的实现 | 第57-61页 |
| 5．1 排课知识库和策略库 | 第57-58页 |
| 5．1．1 排课知识库 | 第57-58页 |
| 5．1．2 排课策略库 | 第58页 |
| 5．2 排课系统的实现 | 第58-61页 |
| 5．2．1 教学任务模块 | 第59页 |
| 5．2．2 编制课表模块 | 第59-61页 |
| 第6章 总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间主要发表学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
