基于遗传算法的大学排课问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·排课问题研究评述 | 第12-16页 |
| ·遗传算法简介 | 第16-22页 |
| ·遗传算法的发展 | 第16页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的一般结构和遗传操作 | 第17-20页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20-21页 |
| ·遗传算法与其它搜索技术的比较 | 第21-22页 |
| ·本文的研究内容 | 第22-23页 |
| 第2章 课程表的编码问题 | 第23-31页 |
| ·排课问题概述 | 第23页 |
| ·排课的目标分析 | 第23-28页 |
| ·排课因素 | 第23-24页 |
| ·排课的约束条件 | 第24-25页 |
| ·排课问题的组合爆炸和不确定性 | 第25-27页 |
| ·排课的求解目标 | 第27-28页 |
| ·排课问题的数学描述 | 第28-29页 |
| ·排课问题数学描述 | 第28-29页 |
| ·排课问题的优化求解模型 | 第29页 |
| ·排课问题的求解方案 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于遗传算法的排课优化 | 第31-41页 |
| ·排课问题的多目标分析 | 第31-33页 |
| ·节次优度 | 第31-32页 |
| ·班级课时日分布均匀度 | 第32页 |
| ·班级日组合优度 | 第32-33页 |
| ·排课问题中的遗传算法设计 | 第33-40页 |
| ·排课问题编码 | 第33-34页 |
| ·初始种群的产生 | 第34-35页 |
| ·选择操作 | 第35-36页 |
| ·交叉操作 | 第36-37页 |
| ·变异操作 | 第37-38页 |
| ·课程冲突检测 | 第38-39页 |
| ·适应度函数的计算 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验及其结果分析 | 第41-50页 |
| ·实例说明 | 第41页 |
| ·参数设置 | 第41-44页 |
| ·种群规模 | 第42-43页 |
| ·交叉概率 | 第43页 |
| ·变异概率 | 第43-44页 |
| ·实际求解效果 | 第44-46页 |
| ·算法的特点 | 第46页 |
| ·与人工排课的比较 | 第46-47页 |
| ·相似方面 | 第46-47页 |
| ·差异方面 | 第47页 |
| ·与其他编排课程表算法的比较 | 第47-49页 |
| ·关联规则FP-growth算法 | 第47-48页 |
| ·基于课元相关运算 | 第48页 |
| ·基于时间位图叠加匹配的算法 | 第48页 |
| ·基于资源匹配的算法 | 第48页 |
| ·分组优化决策算法 | 第48页 |
| ·分支定界算法 | 第48-49页 |
| ·有限回溯 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
