工程训练管理系统组卷及自动排课方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 组卷算法的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 排课问题的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 工程训练管理系统研究 | 第20-26页 |
| 2.1 工程训练中心的信息化建设 | 第20页 |
| 2.2 工程训练管理系统的介绍 | 第20-23页 |
| 2.3 现有工程训练管理系统存在的问题 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 遗传算法理论基础 | 第26-35页 |
| 3.1 遗传算法求解的优势 | 第26-27页 |
| 3.2 遗传算法的基本描述 | 第27-30页 |
| 3.2.1 编码 | 第27页 |
| 3.2.2 种群规模 | 第27-28页 |
| 3.2.3 适应度函数设计 | 第28-29页 |
| 3.2.4 遗传算子 | 第29-30页 |
| 3.3 遗传算法的基本流程 | 第30-31页 |
| 3.4 遗传算法求解多目标优化问题 | 第31-34页 |
| 3.4.1 权重系数变化法 | 第32页 |
| 3.4.2 并列选择法 | 第32-33页 |
| 3.4.3 非劣分层选择法 | 第33页 |
| 3.4.4 共享函数法 | 第33页 |
| 3.4.5 混合法 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于自适应遗传算法的智能组卷研究 | 第35-50页 |
| 4.1 组卷问题分析 | 第35-37页 |
| 4.1.1 组卷的属性指标 | 第35-37页 |
| 4.1.2 组卷的基本过程 | 第37页 |
| 4.2 智能组卷算法的设计及其在组卷中的应用 | 第37-45页 |
| 4.2.1 试卷的数学模型 | 第37-39页 |
| 4.2.2 组卷的目标函数 | 第39-40页 |
| 4.2.3 遗传算法的改进 | 第40-41页 |
| 4.2.4 自适应遗传算法设计 | 第41-44页 |
| 4.2.5 迭代终止条件 | 第44页 |
| 4.2.6 算法实现的步骤 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 用户组卷要求与参数的设定 | 第45页 |
| 4.3.2 组卷参数结果 | 第45-46页 |
| 4.3.3 组卷算法分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 自动排课方法研究 | 第50-63页 |
| 5.1 排课问题概述 | 第50页 |
| 5.2 排课问题的数学模型 | 第50-52页 |
| 5.2.1 排课元素定义 | 第50-51页 |
| 5.2.2 约束条件 | 第51-52页 |
| 5.3 自动排课算法的设计与实现 | 第52-58页 |
| 5.3.1 排课算法的基本流程 | 第52-53页 |
| 5.3.2 三维数组染色体编码 | 第53-54页 |
| 5.3.3 初始化种群 | 第54-55页 |
| 5.3.4 冲突检测 | 第55页 |
| 5.3.5 适应度函数设计 | 第55-56页 |
| 5.3.6 遗传算法的设计 | 第56-58页 |
| 5.3.7 循环终止条件 | 第58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 5.4.1 实验参数设置 | 第58-59页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第59-61页 |
| 5.4.3 分析 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
