| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·计算机排课问题的研究动态 | 第8-12页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 排课问题分析 | 第13-27页 |
| ·排课问题概述 | 第13-14页 |
| ·排课目标分析 | 第14-19页 |
| ·排课问题的心理分析 | 第14-15页 |
| ·排课问题的要素 | 第15-16页 |
| ·排课问题的约束条件 | 第16-18页 |
| ·排课问题的组合爆炸和不确定性 | 第18-19页 |
| ·排课问题的数学模型 | 第19-21页 |
| ·高校排调课问题的特点 | 第21-24页 |
| ·高校排调课问题的逻辑模型 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 遗传算法的改进 | 第27-35页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第27页 |
| ·基本遗传算法 | 第27-30页 |
| ·遗传算法的发展 | 第27-28页 |
| ·基本遗传算法 | 第28-29页 |
| ·基本遗传算法的应用步骤 | 第29-30页 |
| ·模拟退火算法 | 第30-33页 |
| ·遗传算法中融入模拟退火算法 | 第33-34页 |
| ·GSA 算法的改进 | 第34页 |
| ·初始种群的均匀化改进 | 第34页 |
| ·最佳个体替换策略 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 排课系统中的UML 的分析方法 | 第35-46页 |
| ·统一建模语言UML | 第35-36页 |
| ·UML 简介 | 第35页 |
| ·软件工程化过程 RUP 简介 | 第35页 |
| ·UML 建模过程 | 第35-36页 |
| ·基于GSA 算法的排课系统的建模过程 | 第36-45页 |
| ·功能描述 | 第36-37页 |
| ·建立用例模型 | 第37-38页 |
| ·设计数据库 | 第38-43页 |
| ·建立对象模型 | 第43-44页 |
| ·建立动态模型 | 第44-45页 |
| ·检查模型的一致性 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 基于GSA 算法的排课系统的设计与实现 | 第46-75页 |
| ·排课问题的多目标分析 | 第46-50页 |
| ·硬约束分析 | 第46-47页 |
| ·软约束分析 | 第47-50页 |
| ·应用GSA 算法的排课方案 | 第50页 |
| ·排课系统核心算法GSA 算法 | 第50-66页 |
| ·排调课的染色体设计 | 第50-52页 |
| ·课程冲突检测及解决 | 第52-57页 |
| ·初始种群设计 | 第57-58页 |
| ·适应度函数设计 | 第58页 |
| ·选择操作 | 第58-60页 |
| ·交叉操作 | 第60-62页 |
| ·变异操作 | 第62-63页 |
| ·个体模拟退火操作 | 第63-66页 |
| ·系统测试及参数选择 | 第66-73页 |
| ·初始种群和遗传代数 | 第67-69页 |
| ·交叉概率 | 第69-70页 |
| ·变异概率 | 第70-71页 |
| ·个体模拟退火初温 | 第71-73页 |
| ·排课质量评估 | 第73-74页 |
| ·基本硬约束(Basic Hard Constraint)评估 | 第73页 |
| ·排课的多目标评估 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·本文研究的主要结论 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 附录A | 第83-84页 |