基于离散粒子群算法的师资配置模型研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 师资配置的国内外现状综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 师资配置领域研究现状的分析 | 第12-13页 |
| 1.2.3 粒子群算法的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及相关工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 师资配置模型概述 | 第16-24页 |
| 2.1 教师评估 | 第16-17页 |
| 2.2 师资配置模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 师资配置简介 | 第17页 |
| 2.2.2 多目标优化模型 | 第17-20页 |
| 2.3 相关技术 | 第20-22页 |
| 2.3.1 聚类分析算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 离散粒子群算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于模糊C均值聚类的教师评估 | 第24-36页 |
| 3.1 教师数据分类分析的必要性 | 第24页 |
| 3.2 教师数据预处理 | 第24-25页 |
| 3.3 教师的基本指标和评价指标 | 第25-26页 |
| 3.4 基于指标权重的模糊C均值聚类优化算法 | 第26-29页 |
| 3.4.1 模糊C均值算法 | 第26-27页 |
| 3.4.2 基于指标权重的模糊C均值聚类优化算法 | 第27-29页 |
| 3.5 基于模糊聚类的教师评估实例 | 第29-35页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第29-30页 |
| 3.5.2 参数设定 | 第30-31页 |
| 3.5.3 教师评估实例结果 | 第31-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 师资配置模型的构建 | 第36-46页 |
| 4.1 教师教学能力和班级综合素质 | 第36-40页 |
| 4.2 教学匹配差异度 | 第40页 |
| 4.3 师资配置的目标 | 第40-42页 |
| 4.3.1 目标的提出 | 第40-41页 |
| 4.3.2 降低整体教师-班级资源优劣度的离散度 | 第41页 |
| 4.3.3 降低整体教学匹配差异度 | 第41-42页 |
| 4.4 师资配置的多目标优化模型 | 第42-43页 |
| 4.4.1 模型假设条件 | 第42页 |
| 4.4.2 模型目标函数及约束条件 | 第42-43页 |
| 4.5 模型求解 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 5 基于离散粒子群算法的师资配置模型 | 第46-58页 |
| 5.1 离散型粒子群算法 | 第46-48页 |
| 5.1.1 基本粒子群算法 | 第46-48页 |
| 5.1.2 离散二进制粒子群算法 | 第48页 |
| 5.2 师资配置中离散粒子群算法的设计 | 第48-53页 |
| 5.2.1 粒子的编码 | 第48-49页 |
| 5.2.2 适应度函数和约束条件 | 第49页 |
| 5.2.3 粒子位置的修正策略及变异操作 | 第49-51页 |
| 5.2.4 局部搜索策略 | 第51-52页 |
| 5.2.5 算法流程 | 第52-53页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第53-57页 |
| 5.3.1 算法分析 | 第53-55页 |
| 5.3.2 实际算例及分析 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第66页 |
