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改进遗传算法在智能排课系统中的研究与应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·选题的背景及意义第9-10页
   ·排课问题研究现状第10-12页
     ·国外现状第10-11页
     ·国内现状第11-12页
   ·本课题主要研究内容第12-13页
   ·论文的结构第13-14页
第二章 遗传算法的基本理论第14-25页
   ·遗传算法的起源和发展第14-15页
   ·遗传算法简介第15-19页
     ·遗传算法的来源第15-16页
     ·遗传算法的专业用语第16-17页
     ·遗传算法的核心思想第17页
     ·遗传算法的特点第17-19页
   ·遗传算法的描述第19-21页
     ·基本遗传算法的构成因素第19-20页
     ·基本遗传算法的数学模型第20-21页
   ·遗传算法的基本操作、流程第21-22页
   ·遗传算法的应用步骤第22-24页
     ·染色体编码(Chromosome Coding)及解码(Decode)第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 排课问题分析第25-33页
   ·排课问题概述第25-26页
   ·排课的原则第26页
   ·排课问题的目标分析第26-30页
     ·影响排课的因素第27-29页
     ·排课过程的约束条件第29-30页
   ·排课问题的数学模型第30-31页
   ·排课问题的解决方案第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 基于遗传算法的排课系统实现第33-48页
   ·排课系统的设计思路第33-38页
     ·排课系统框架结构的设计第33-34页
     ·排课的流程及系统性能解析第34-35页
     ·排课系统中数据库的设计第35-36页
     ·数据结构第36-38页
   ·遗传算法的实现第38-41页
     ·染色体的重要编码第38-39页
     ·选择操作第39页
     ·交叉的操作第39-40页
     ·变异操作第40-41页
   ·运行实例分析第41-47页
     ·测试分析第41-46页
     ·运行最终效果解析第46页
     ·收敛性分析第46-47页
     ·测试结论第47页
   ·本章小结第47-48页
第五章 遗传算法改进与设计第48-56页
   ·遗传算法的改进第48-52页
   ·编码方案第52页
   ·适应度函数设计第52-53页
   ·种群生成方案第53-54页
   ·交叉变异操作设计方案第54-55页
   ·实验结果分析第55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 结论与展望第56-57页
   ·本文的主要研究结论第56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第61页

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