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基于智能算法的教学管理信息系统的设计

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 教学管理信息系统研究现状第13-14页
        1.2.2 智能组卷算法的研究现状第14-15页
    1.3 本文主要的研究内容第15页
    1.4 本文结构框架第15-17页
第2章 智能组卷与算法分析第17-32页
    2.1 智能组卷概念第17-22页
        2.1.1 组卷问题简介第17-18页
        2.1.2 组卷问题数学模型第18-21页
        2.1.3 智能组卷的主要方法第21-22页
    2.2 遗传算法在智能组卷中的应用第22-27页
        2.2.1 遗传算法简介第23页
        2.2.2 遗传算法的基本思想第23-24页
        2.2.3 遗传算法求解步骤第24-26页
        2.2.4 遗传算法在智能组卷中的一般原理第26-27页
    2.3 蚁群算法在智能组卷中的应用第27-31页
        2.3.1 蚁群算法简介第28页
        2.3.2 蚁群算法基本思想第28-30页
        2.3.3 蚁群算法的求解步骤第30-31页
        2.3.4 蚁群算法在智能组卷中的优缺点第31页
        2.3.5 人工蚁群与真实蚁群第31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 基于蚁群混合遗传算法的智能组卷算法第32-47页
    3.1 基于蚁群混合遗传算法的智能组卷第32-33页
        3.1.1 算法混合可行性分析第32页
        3.1.2 算法混合的基本原理第32-33页
    3.2 算法混合基本环节第33-37页
    3.3 混合算法设计与流程第37-40页
        3.3.1 混合算法中的遗传算法设计第37-38页
        3.3.2 混合算法中的遗传算法流程第38页
        3.3.3 混合算法中的蚁群算法设计第38-40页
        3.3.4 混合算法中的遗传算法步骤第40页
    3.4 算法实现与分析第40-46页
        3.4.1 数据来源第40-41页
        3.4.2 混合算法组卷要求第41-42页
        3.4.3 混合算法运行结果分析第42-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 教学管理信息系统第47-53页
    4.1 教学管理信息系统简介第47-48页
    4.2 教学管理信息系统主要内容第48页
    4.3 教学管理信息系统的设计模式第48-49页
        4.3.1 Spring第49页
        4.3.2 Spring MVC第49页
        4.3.3 Mybatis第49页
    4.4 面向对象的编程思想第49-50页
    4.5 网络架构第50-51页
    4.6 MYSQL数据库第51-52页
    4.9 本章小结第52-53页
第5章 系统设计第53-67页
    5.1 系统流程图第53-54页
    5.2 系统设计第54-58页
    5.3 数据库设计第58-61页
        5.3.1 数据需求分析第58-59页
        5.3.2 数据实体图第59-61页
    5.4 数据表第61-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第6章 系统测试第67-77页
    6.1 系统测试的基本原则第67页
    6.2 系统测试第67-68页
    6.3 系统单元测试第68-75页
        6.3.1 注册登陆模块测试第68-70页
        6.3.2 信息管理模块测试第70-71页
        6.3.3 试题管理模块测试第71-73页
        6.3.4 自动组卷模块测试第73-75页
    6.4 系统测试的结论第75页
        6.4.1 软件能力第75页
        6.4.2 软件的缺陷和限制第75页
    6.5 系统维护建议第75-76页
    6.6 本章小结第76-77页
结论与展望第77-79页
参考文献第79-83页
附录1 选择算子程序代码第83-86页
附录2 选择算子程序代码第86-88页
附录3 交叉算子程序代码第88-90页
附录4 变异算子程序代码第90-93页
攻读学位期间发表的学术论文第93-94页
致谢第94-95页

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