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智慧教育云平台中多约束分配问题的算法设计与研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究的背景第8-9页
    1.2 研究的目的和意义第9-10页
    1.3 多约束算法的国内外研究现状第10-11页
    1.4 本文主要工作第11-13页
    1.5 本文组织结构第13-14页
第二章 智慧教育云平台中的难点概述第14-21页
    2.1 智慧教育云平台相关介绍第14-15页
        2.1.1 智慧教育第14页
        2.1.2 智慧教育云平台第14-15页
    2.2 多约束分配问题第15-20页
        2.2.1 新生分班问题第15-16页
        2.2.2 教师排课问题第16-18页
        2.2.3 考试安排问题第18-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第三章 相关算法的设计第21-39页
    3.1 多约束分配常用算法第21-26页
        3.1.1 动态规划第21-22页
        3.1.2 回溯法第22-23页
        3.1.3 贪心算法第23-24页
        3.1.4 模拟退火算法第24页
        3.1.5 遗传算法第24-25页
        3.1.6 蚁群算法第25-26页
    3.2 基于回溯算法的新生分班第26-31页
        3.2.1 数据定义第27-29页
        3.2.2 分班算法设计第29-31页
    3.3 基于蚁群遗传算法的时间表安排第31-38页
        3.3.1 基因编码第32页
        3.3.2 初始化种群第32-34页
        3.3.3 适应度评估第34-35页
        3.3.4 选择第35-36页
        3.3.5 交叉第36-37页
        3.3.6 变异第37页
        3.3.7 参数控制第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 分班及时间安排算法在智慧教育平台中的应用第39-57页
    4.1 智慧教育云平台概述第39-44页
        4.1.1 平台角色定义第39-41页
        4.1.2 平台模块划分第41-43页
        4.1.3 平台架构设计第43-44页
    4.2 相关数据库设计第44-48页
    4.3 三大问题功能模块实现结果第48-55页
        4.3.1 新生分班第48-50页
        4.3.2 教师排课第50-53页
        4.3.3 考试安排第53-55页
    4.4 效果分析第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-60页
    5.1 主要工作总结第57-58页
    5.2 未来展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
攻读学位期间的研究成果第64页

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