| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1-1 课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| 1-2 课题的发展及国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1-3 本课题主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 排课问题中算法的选择 | 第11-28页 |
| 2-1 遗传算法的产生和发展 | 第11页 |
| 2-2 遗传算法的基本特点 | 第11-13页 |
| 2-3 经典遗传算法 | 第13-21页 |
| 2-3-1 遗传算法的基本术语 | 第13页 |
| 2-3-2 遗传算法的基本思想 | 第13-16页 |
| 2-3-3 基本遗传算法（Simple GA，SGA） | 第16页 |
| 2-3-4 遗传算法的基本操作 | 第16-17页 |
| 2-3-5 遗传算法的模式定理 | 第17-18页 |
| 2-3-6 扩展模式编码及其模式定理 | 第18-21页 |
| 2-4 遗传算法的三种改进策略 | 第21-26页 |
| 2-4-1 优势群体优先(SCF)策略 | 第21页 |
| 2-4-2 最优个体替换(REC)策略 | 第21-22页 |
| 2-4-3 免疫算子的加入 | 第22-26页 |
| 2-5 应用遗传算法的关键 | 第26-27页 |
| 2-6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 排课问题分析 | 第28-36页 |
| 3-1 排课问题概述 | 第28-29页 |
| 3-2 排课问题的目标分析 | 第29-33页 |
| 3-2-1 影响排课的因素 | 第29-30页 |
| 3-2-2 排课过程的约束条件 | 第30-31页 |
| 3-2-3 排课问题的组合爆炸和不确定性 | 第31-33页 |
| 3-2-4 排课的求解目标 | 第33页 |
| 3-3 排课问题的数学模型 | 第33-34页 |
| 3-3-1 排课问题的数学描述 | 第33-34页 |
| 3-3-2 排课问题的优化求解模型 | 第34页 |
| 3-4 排课问题的解决方案 | 第34-35页 |
| 3-5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于遗传算法的排课优化 | 第36-50页 |
| 4-1 排课问题的前提——缩小的解空间 | 第36-37页 |
| 4-2 排课问题的多目标分析 | 第37-39页 |
| 4-2-1 节次优度 | 第37-38页 |
| 4-2-2 班级课时日分布均匀度 | 第38页 |
| 4-2-3 教师课时分布密集度 | 第38-39页 |
| 4-3 排课问题的遗传算法设计 | 第39-45页 |
| 4-3-1 构造基因编码和染色体 | 第39-42页 |
| 4-3-2 产生初始种群 | 第42页 |
| 4-3-3 选择操作 | 第42-43页 |
| 4-3-4 交叉操作 | 第43-44页 |
| 4-3-5 变异操作 | 第44-45页 |
| 4-3-6 适应度函数的构造 | 第45页 |
| 4-4 试验及其结果分析 | 第45-49页 |
| 4-4-1 实例说明 | 第45-46页 |
| 4-4-2 参数设置 | 第46-48页 |
| 4-4-3 实际求解效果 | 第48-49页 |
| 4-5 算法特点分析 | 第49页 |
| 4-6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论 | 第50-51页 |
| 5-1 本文总结 | 第50页 |
| 5-2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |