运用遗传算法优化排课系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·遗传算法研究现状分析 | 第14-16页 |
| ·基本遗传算法 | 第14页 |
| ·改进的遗传算法 | 第14-16页 |
| ·研究的主要内容、方法 | 第16-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·研究的方法 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 排课问题描述 | 第18-24页 |
| ·排课问题概述 | 第18页 |
| ·排课因素 | 第18-19页 |
| ·排课的约束条件 | 第19-20页 |
| ·排课问题中的冲突 | 第20-22页 |
| ·冲突的来源 | 第20-21页 |
| ·避免冲突的方法 | 第21-22页 |
| ·排课的求解目标 | 第22页 |
| ·用数学表示形式来描述排课问题 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 遗传算法的基本理论 | 第24-34页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第24-25页 |
| ·遗传算法简介 | 第25-28页 |
| ·遗传算法的产生 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第27-28页 |
| ·基本遗传算法的表示 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第29-32页 |
| ·模式定理 | 第29-30页 |
| ·积木块假设问题 | 第30-31页 |
| ·最小欺骗问题 | 第31页 |
| ·遗传算法在组合优化中的应用 | 第31-32页 |
| ·对自适应遗传算法进行改进 | 第32-33页 |
| ·采用三维编码方法 | 第32页 |
| ·采用基于符号函数的自适应遗传算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 原排课系统现状分析 | 第34-37页 |
| ·原有排课系统功能特点 | 第34页 |
| ·编辑基础数据 | 第34页 |
| ·编排课程表 | 第34页 |
| ·可以打印出编排好的课程表 | 第34页 |
| ·系统功能模块 | 第34-35页 |
| ·系统采用的技术构架 | 第35页 |
| ·原有排课系统存在的不足之处 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 改进的自适应遗传算法在排课系统中的应用 | 第37-47页 |
| ·数据库结构 | 第37-39页 |
| ·教师表(Teacher) | 第37页 |
| ·班级表(Class) | 第37-38页 |
| ·课程表(Course) | 第38页 |
| ·教室表(Classroom) | 第38-39页 |
| ·授课事件表(Event) | 第39页 |
| ·基于改进的自适应遗传算法的自动排课模块的实现 | 第39-46页 |
| ·在遗传算法中采用三维编码及其实现 | 第41页 |
| ·初始种群的产生 | 第41-42页 |
| ·冲突检测 | 第42-43页 |
| ·确定个体适应度评价函数并计算个体适应度值 | 第43-45页 |
| ·基于符号函数的交叉、变异概率 | 第45页 |
| ·选择操作 | 第45页 |
| ·交叉操作 | 第45-46页 |
| ·变异操作 | 第46页 |
| ·课程表的产生 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 优化的排课系统的测试与分析 | 第47-50页 |
| ·测试前的准备工作 | 第47-49页 |
| ·对种群规模进行测试 | 第47-48页 |
| ·对自适应参数的测试 | 第48页 |
| ·测试课程数量对算法运行的影响 | 第48-49页 |
| ·分析测试结果 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
