基于三维编码的自适应遗传算法在排课系统上的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-20页 |
| ·问题的提出及课题来源 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究现状与发展趋势 | 第9-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| ·当前的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·排课问题解决方法综述及遗传算法解法的优势 | 第12-17页 |
| ·排课问题解决方法综述 | 第12-16页 |
| ·遗传算法解法的优势 | 第16-17页 |
| ·现有遗传算法解决方案及其不足之处 | 第17-18页 |
| ·现有遗传算法解决方案 | 第17页 |
| ·现有遗传算法解决方案不足之处 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容及创新点 | 第18-20页 |
| ·论文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 问题的描述 | 第20-28页 |
| ·时间表问题 | 第20-22页 |
| ·时间表问题的描述 | 第20-21页 |
| ·时间表问题的相关定义 | 第21-22页 |
| ·课程表问题 | 第22-28页 |
| ·课程表问题的相关因素 | 第22-23页 |
| ·课程表问题中的冲突与约束 | 第23-26页 |
| ·课程表问题的数学描述 | 第26页 |
| ·课程表问题的求解目标 | 第26-28页 |
| 第3章 遗传算法简介 | 第28-35页 |
| ·遗传算法的简要由来 | 第28页 |
| ·遗传算法的常用术语 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的主要操作 | 第31-32页 |
| ·选择 | 第31页 |
| ·交叉 | 第31-32页 |
| ·变异 | 第32页 |
| ·遗传算法设计的一般步骤 | 第32-33页 |
| ·遗传算法研究的新领域 | 第33-35页 |
| 第4章 排课系统的设计 | 第35-46页 |
| ·软件结构设计 | 第35-36页 |
| ·软件模块结构 | 第35-36页 |
| ·各模块功能简介 | 第36页 |
| ·数据库设计 | 第36-39页 |
| ·数据流图 | 第36-38页 |
| ·E-R图及关系模式 | 第38-39页 |
| ·自动排课模块的基于三维编码的自适应遗传算法设计 | 第39-46页 |
| ·三维编码方式 | 第40-41页 |
| ·初始群体及种群规模 | 第41-42页 |
| ·遗传算子的设计 | 第42-43页 |
| ·个体适应度评价函数 | 第43-44页 |
| ·遗传运算终止条件 | 第44页 |
| ·自适应的交叉和变异概率 | 第44-45页 |
| ·冲突检测 | 第45-46页 |
| 第5章 排课系统的实现 | 第46-55页 |
| ·数据库结构 | 第46-49页 |
| ·数据表的结构 | 第46-48页 |
| ·数据表之间的关系 | 第48-49页 |
| ·自动排课模块的基于三维编码的自适应遗传算法实现 | 第49-55页 |
| ·三维编码的实现 | 第49页 |
| ·初始种群的产生 | 第49-51页 |
| ·冲突检测 | 第51-52页 |
| ·个体适应度计算 | 第52-53页 |
| ·自适应地产生交叉、变异概率 | 第53页 |
| ·选择操作 | 第53页 |
| ·交叉操作 | 第53页 |
| ·变异操作 | 第53-54页 |
| ·课程表的产生 | 第54-55页 |
| 第6章 排课系统的测试与分析 | 第55-59页 |
| ·测试 | 第55-57页 |
| ·对自适应参数的测试 | 第55-56页 |
| ·对种群规模的测试 | 第56页 |
| ·对课程数量的测试 | 第56-57页 |
| ·分析 | 第57-59页 |
| ·本排课系统的合理性 | 第57页 |
| ·本排课系统的特点 | 第57-58页 |
| ·本排课系统的不足之处 | 第58-59页 |
| 第7章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-73页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第73页 |
