一、实验室排课问题的分析及排课算法（论文文献综述）
高原[1]（2021）在《计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理在高校中,除了计算机信息类专业学生开设计算机课程之外,计算机基础应用课程也是学校所有专业学生修读的公共基础课程。这些课程的教学实践以及学生的毕业设计,对计算机公共实验室的需求量和使用率不断提高。这就需要有与之相适应的信息管理手段,以提升计算机公共实验室管理的效率和有效性,更好地为学校教学发展服务。本文分析了广西某高校的计算机公共实验室管理现状和发展需求,给出了计算机公共实验室管理系统应具备的身份核验、学生管理、学生学习行为分析、课程排课、课程推荐、软件自动安装、设备管理和数据交换等功能,对计算机公共实验室综合管理系统进行功能结构设计;通过UML工具对系统进行了功能用例设计、数据流图设计;设计了系统的实验室管理员信息数据表、学生信息数据表、教师信息数据表、课程数据表、课件信息数据表、设备信息数据表、实验室信息数据表;将计算机公共实验室综合管理系统与学校学生管理系统、教务管理系统和固定资产管理系统进行数据交换;结合节次优度、周次组合优度、可行度和满足优化度策略,运用遗传算法设计计算机公共实验室课程排课算法;依据不同专业学生对课程学习资源的需求,基于关联规则挖掘算法FP-Growth设计了课程推荐算法;基于K-means算法设计对学生课堂行为挖掘分析算法。在上述工作基础上,采用Python3.83和Html5作为系统的编程语言,基于Windows 10操作系统和My SQL数据库管理系统,开发了计算机公共实验室综合管理系统。实验测试结果表明,本文设计实现的计算机公共实验室综合管理系统既具有传统实验室管理系统的软件自动安装、信息管理等功能,又具有实验室课程排课、课程推荐、学生学习行为分析等功能,同时实现了与校学生管理系统、教务管理系统和固定资产管理系统之间的数据交换功能。该系统的使用有力促进了学校教学实践与实验室管理信息化工作向前发展。
荀旭[2]（2020）在《自动排课系统的设计与实现》文中研究说明近两年,政府工作报告提出高职扩招100—200万人。高校教育的体系不断扩大,每年高校在校学生的数量呈现逐年递增的趋势。高等学校内的院系、专业的数量就在逐年增长,课程的种类和数量也在不断增加,对高校课程的安排和资源配置成为高校教学的面临的严重问题。只有进行合理的排课,才能够实现课程安排的合理化、教育资源利用率的最大化。本文针对现在高校排课过程中存在的问题,容易出错、耗时费力的等现象,致力于改进在高校排课系统存在的不足,设计适合高校教学的自动排课系统。考虑到高校课程编排涉及到的专业、课程、教师众多,学生数量往往成千上万,学生的选课灵活性极高,而且高校的课程需要的教育资源除教师、教室外还涉及到实验室、工厂等场地,各大高校采用的教学模式多种多样,使高校教学有计划、有秩序的进行。对商校教学排课建立数学模型,描述教学计划、老师、学生、教室等之间的关系,设计了满足排课系统中各个想素之间的基本约束关系。对常用的排课算法进行分析基础上,重点对回溯算法和贫婪算法进行了分析,根据各个算法的特点,提出了一种基于回溯算法和贪婪算法结合的改进算法作为自动排课系统的核心算法,依据贪婪算法的思想在时间上进行分既,在尚未分配的时间单元中选择上课效果最好的单元,在时间分配发生死锁时间的情况时,利用回溯算法搜索发生的冲突,进行重排消除冲突,并对改进算法进行了测试,能够克服推课出现的教室或是老师资源冲突的问题,提高了排课效率,相比于改进前的回溯,算法排课时间提高了9.8%。结合宁夏工业职业学院教学计划,设计了宁夏工业职业学院排课系统的基本功能,包括学院专业设置模块、班级设置模块、课程设置模块、教师设置模块、教室设置模块以及用户账户设置等,能够对不同的用户进行管理,不同用户可以设置不同的权限。通过对实现的自动排课系统进行测试可以发现,本文设计并实现的自动排课系统能够根据高校的课程要求,教师资源、教室及实验查情况进行合理有效的自动排课。能够满足高校的排课要求,有效地提高自动排课时效率,为自动排课系统提供参考。
汪培萍[3]（2020）在《一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究》文中提出遗传算法作为求解问题的一种自组织与自适应的人工智能技术,对一般组合优化问题提供了有效工具。但随着现代信息技术应用领域的不断扩大,现实工程问题的复杂多样,传统遗传算法的不足逐渐呈现出来。在智能排课问题中,多约束复杂组合优化的NP难完全问题,采用传统遗传算法难以解决。当前智慧校园和一站式网上服务大厅在高校数字化校园建设中广泛应用,且随着扩招政策实施,多种教学模式和环境约束下的高校教务管理工作也发生巨大变革,解决高校智能排课问题很有意义。本文对传统遗传算法的初始种群、编码设计、自适应交叉和变异算子及冲突检测方式进行了研究,应用性能较优的算子操作,根据平均适应度和最大适应度之间的个体适应度,非线性地调整交叉率和变异率,构造了一种改进的新型自适应遗传算子,设计了一种改进的新型自适应遗传算法,使得算法跳出局部最优解,提高了精确度。在此基础上,分析了高校排课的要素和约束条件,建立了高校智能排课系统数学模型,并将改进的自适应遗传算法应用在高校智能排课系统中。经过实验验证,改进后的新型自适应遗传算法,在设置不同的排课条件规则下,学生选课的满足率达到98%,总体规则满足率均值达到95.8%,应用在智能排课系统中排课效率总体满足率提升到98%,为智能排课问题提供了新的思路和方法,使高校排课管理体制更智能化,提高了教学资源合理配置以及教育教学计划完成力度。目前,基于这种新型改进的自适应遗传算法的智能排课系统已通过线上线下测试,在广东省佛山市顺德区的一个学校得到了实际应用,成功部署在学校实验中心机房的服务器上,各模块功能使用正常,系统运行良好。
秦丽娇[4]（2020）在《基于改进粒子群算法的排课问题研究》文中研究说明智能实验室的排课管理是以实验室排课为目标,在学校教务处实现统一安排的教学任务,其内容是根据授课计划制定出一个合理的可行的课表,是落实整个实验室教学和实验室管理的核心功能。在课程安排中涉及的核心因素包括时间、学生、教师、课程以及教室等,这是一个非线性的多目标组合优化问题,此类问题一般不存在,唯一的最优解,所以处理课程安排的关键思路在于确定近似最优解,从而能够显着的减少计算难度。针对实验室的详细的排课任务实现,本文当中首先针对高校排课领域当中国外以及国内研究人员的相应成果进行介绍,并采用归纳以及分析的方式结合相关理论,拟提出一种新的基于粒子群优化算法来解决大量复杂非线性的排课问题。本题使用改进的粒子群算法求解排课问题,为实际排课管理提供一种解决方法。题目求解的是排课问题,在教学资源方面同样具备一定的实践价值,而不仅仅针对实验资源,由此能够较好的对布置教务普通课程进行处理。本文通过实验确定相对合理的粒子群参数值,从而增强算法的效率,由此大大降低实际当中课程安排所需的时间。本文的研究内容主要包括:1.通过拆分粒子种群产生主子种群,采用迭代的方式处理子群,确定子群当中具备的最优解,而后采用迭代求解的方式来处理子群当中具备的母群以及最优解,采用事中控制,即在迭代过程中判断系统成熟度,对不成熟的系统采取变异操作,来规避粒子群算法在后期陷入最优解的困境。2.建立实验资源配置的硬条件约束模型和多导向的普遍适应度函数,设计粒子的更新速度和位置,设计算法的终止条件。3.使用东华大学化工学院2017-2018年第二学期的实验课程作为算例验证,对种群规模以及迭代次数存在差异的适应度函数值进行对比,由此确定设置参数的最优解。通过对比原遗传算法形成的方案以及粒子群算法形成的方案,从而发现粒子群算法能够较好的处理大量复杂非线性的排课问题的方法。
周毅勇[5]（2019）在《开放式实验室管理系统的研究与应用》文中研究说明在传统实验室管理模式中,对实验课程管理主要依赖于教务岗位的人工安排,需要同时协调任课教师和教室情况,在这种情况下很难达成最优解;在实验设备管理方面,传统管理存在一定的信息丢失的风险,并且难以管理;在传统管理模式中,实验预约只能够以班级为单位实现,缺乏灵活性,无法考虑到每个学生的个体情况,研究更为智能化、信息化的实验室管理系统是高校实验室建设的重要课题之一。本文针对以上问题进行了研究并设计出一个优化的排课算法和实验室信息管理系统,本文的主要工作内容如下所示:对实验室排课问题进行了分析,针对实验室排课问题定义了实体、硬约束条件、软约束条件,针对排课问题进行了模型的改进,将原有的三元组模型改进为包含两元组的排课模型。提出了一种多分散局部搜索算法,是随机爬山算法的一种基于人群的搜索算法的改进。算法将随机行为分为两个不同的部分,即在邻域的改进阶段和初始种群状态的构造阶段。实验结果表明,该算法的成功概率比原来的分散局部搜索算法好,并且在相同的问题实例中也比混合遗传算法好得多。针对实验室预约这一问题的特性,利用背包算法来求解实验室预约问题;针对实验室设备预约问题集中式预约的特性,采用模拟退火算法来进行实验室设备预约问题的求解。构建了由实验课排课模块,实验室设备管理模块以及实验室预约模块构成的实验室管理系统,系统应用MVC的设计思想,分为视图层、控制层和实体层,分别负责系统内的数据展示与接收、消息转发和功能逻辑实现,系统通过React框架、.NET平台以及MySQL数据库技术实现。
赵朝胜[6]（2019）在《基于混合遗传算法的高校排课问题的研究》文中研究表明排课问题是一个具有多约束条件的多目标组合优化问题。早在1976年,排课问题就已经被证明是一个NPC问题。结合国内高校的实际情况,由于每个高校的教学计划、教学要求以及教学约束条件都是各不相同的,排课过程中涉及的排课因素也比较多,所以很难得到排课问题的最优解。传统的人工排课的方式不仅需要花费大量的时间,而且排课结果也不能满足现代教学活动的要求。现在,越来越多的学者开始研究如何利用启发式算法在短时间内得到排课问题的满意解,而不是最优解。遗传算法是一种全局优化搜索算法。该算法具有良好的并行性、通用性、稳定性,是一种有效地解决NPC问题的算法。模拟退火算法是一种启发式搜索算法,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法。该算法可以用来处理高复杂性和高维度的问题,其求解的结果具有高质量、高效率等特点。但该算法受参数影响大、收敛速度慢、且算法不具备并行性。本文通过对高校排课问题的分析与建模,提出了一种基于遗传算法与模拟退火-分支限界法相结合的高校排课算法。本文首先介绍了排课问题的研究背景与意义,主要介绍了国内外对排课问题的研究现状和存在的一些问题。然后重点介绍了排课问题中常用的算法:遗传算法和模拟退火算法,同时也介绍了分支限界法。之后,本文对高校排课问题涉及的排课因素和约束条件进行了分析和建模,将高校排课的实际问题转化为数学问题。针对高校排课的实际情况,提出了一种基于遗传算法与模拟退火-分支限界法相结合的高校排课算法。算法一方面改进了遗传算法中的遗传操作过程,促进种群不断向较好的方向遗传进化。另一方面,算法利用模拟退火算法与分支限界法相结合的思想进行个体优化。个体优化时,模拟退火算法在操作过程中产生多个个体,从而改进该算法不具备并行性的缺点。然后,利用分支限界法的思想,对产生的个体规模进行控制,使得个体规模不会太大。通过这样,算法既提高了个体的适应度,同时也使得运算时间不会太大。最后,实验结果表明,与传统的模拟退火算法、遗传算法和遗传模拟退火算法相比,本文算法平均多耗时873010300秒之间。但本文算法的最优解适应度要高于其他算法0.03110.0411之间,本文算法的平均适应度要高于其他算法0.03130.0409之间。虽然本文算法需要更多的时间,但是本文算法可以得到适应度更好的个体,即算法可以得到更好的排课结果。
宋玉坤[7]（2019）在《本研一体排课模式设计及其实现算法研究》文中研究指明当前,国内具有研究生招生资格的高校因为本科生和研究生在教学资源方面的独立使用,共享性差,并且各自的教务系统相互独立,使得原本就紧张的教学资源变得愈发困难,急需设计合理有效的方案,采取科学化的方法解决高校教学资源分配,即面向在校所有学生选课-排课这个普遍性的问题。针对学校生源规模的扩大、学生培养模式的增多,教室、教师等公共教学资源不足所带来的资源使用不合理问题,本文通过以下方案解决。（1）通过对本科生先排后选的班级管理制排课模式以及研究生先选后排的导师负责制管理模式的研究分析,建立了不同模式共同排课的本研一体排课模型。（2）利用课程优先级算法,按照算法中优先级因子对高校待排课程进行优先级序列运算。（3）应用冲突检测算法检测课程、教室、教师、学生的时间冲突问题。（4）应用专家系统,对待排课程的选择结果进行推理与判断,为当前课程选择可用教室及可用时间段提供有效的决策信息。（5）应用贪心策略的启发式算法对课程时间段、教室进行合理有效的选择。本文针对高校产生的资源不能优化分配问题,提出了本研一体排课方面的相关理论以及实现算法,初步解决了高校教学资源使用率低的问题,通过对实验结果的分析发现本研一体模式排课在资源整合、对有限资源合理利用方面有较好的效果。
陈安[8]（2019）在《基于WebGIS的教学排课系统设计与开发》文中指出教育是发展科学技术和培养人才的基础。信息化技术不断发展和普及,使得传统教育模式不能适应当今社会的发展要求,学校需要针对自身需求设计开发出一套高效的教学系统。教学排课作为教学管理中关键的环节,课表编排的好坏往往影响着教学质量和教学效率。因此,如何设计一个合理的教学排课系统是目前教学管理中急需解决的一个重要问题。针对高校排课系统,在分析了国内外研究现状以及发展趋势的基础上,本文建立了满足课表约束条件的教学排课模型,设计了一种基于蒙特卡洛和遗传算法的混合求解方法,通过分析高校教学管理系统的需求,采用Javascript和Java等语言,基于ArcGIS平台、PostgreSQL+PostGIS数据库等技术,设计并开发了高校教学排课WebGIS系统。本文的主要工作和成果如下:（1）介绍了教学排课问题的研究背景和意义,阐述了教学排课问题的国内外研究现状和发展趋势;介绍了教学排课问题的特点、研究方法以及系统实现的相关理论和技术,建立了满足排课要求的数学模型。（2）针对教学排课问题,首先根据排课问题的特点,建立多目标、多约束条件的优化模型,设计出一种基于蒙特卡洛和遗传算法相结合的智能排课方法,并应用该算法求解得到问题的满意解。（3）在高校排课系统信息需求和功能需求分析的基础上,采用前后端分离的开发思想,结合SSH框架特点,设计由表现层、逻辑处理层和持久层组成的系统层次架构;考虑数据和功能实现的关系,设计系统整体结构;分析空间数据和属性数据对系统的作用,设计数据库表关系和数据库表字段;根据排课的实际需求,实现了排课管理、课程管理、课表管理和个人中心四个模块。最后,运行测试结果表明了系统的可行性。
胡粔珲[9]（2019）在《遗传-蚁群混合算法在排课系统中的研究与应用》文中研究说明高校教务管理部门在整个教学过程中起着组织、协调以及服务的作用,其中排课是最基础,也是最繁琐的一项任务。由于各高校前期实行扩招政策,目前在校学生数平均达到2万人左右,面对新形势,在教学资源有限的情况下采用传统的人工排课,不仅会使排课压力增大,而且会因为约束条件的叠加,导致排课问题复杂化,所以采用智能排课系统替代传统排课模式是很有必要的。当前排课系统中普遍单一使用遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等算法求解排课问题,求解时有耗时长、易陷入局部最优解等缺陷,因此本文提出一种基于遗传算法和蚁群算法混合的方法求解排课问题。首先,确定了排课过程相关的因素与约束条件,在此基础上建立排课问题的数学模型和衡量课程表优劣的适应度函数,基于以上分析和对排课业务流程的梳理,本排课系统包含信息录入、教务管理、智能排课等模块。其次,在系统中将遗传算法和蚁群算法分别引入排课问题。对遗传算法中染色体编码、冲突检测与遗传算子的操作方式进行设计。在蚁群算法的基础上构建排课问题的二分图模型,并对蚁群算法的不足进行讨论,采用最大-最小蚂蚁系统和动态启发函数对蚁群算法进行改进。为了充分发挥遗传算法和蚁群算法各自的优势,同时克服遗传算法后期无法充分利用反馈信息和蚁群算法初期搜索慢的缺陷,本文将遗传算法和蚁群算法混合的方法应用于排课问题中,结合遗传算法前期搜索效率高和蚁群算法搜索后期能够快速获取最优解的优点,共同解决排课问题,并进行Matlab仿真实验验证混合算法是可行的,仿真结果表明混合算法可解决单一算法缺陷的问题。最后,本文应用遗传-蚁群混合算法在Java平台完成智能排课模块,并基于Spring框架实现排课系统。
欧阳明[10]（2019）在《基于J2EE的高校教务管理系统设计与实现》文中指出教务管理是学校开展教学活动,维持学校正常教学秩序,实现人才培养目标的一项重要的基础性工作。在加快我国教育事业信息化的同时,教育大众化进程的也在加快,对教务管理人员提出了更高的要求。本文重点分析了高职院校教务管理工作的特点,结合当前各类教务管理信息系统的发展现状,明确了江西科技职业学院教务管理系统应提供的业务功能。在需求分析方面,将系统业务分为人事事务管理、学生管理、教学运行管理等部分。同时,本文还把系统的功能,从用户的角度进行整合,将系统总体上分为教师端、学生端、管理员端,这可以优化系统的内部组织,改善用户体验。在系统的技术方案的选择上,本文采用SSH框架,结合MVC、Ajax技术、MyEclipse、UML、SOA、工作流等技术中提供的思想,设计了系统的总体结构和数据库模式。在系统实现与测试方面,重点分析、设计了教学运行管理模块中的排课算法如何具体实现等问题。教务管理系统具有较好的交互性,基本达到了设计目标,可以满足我校日常教务管理的需求。
二、实验室排课问题的分析及排课算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、实验室排课问题的分析及排课算法（论文提纲范文）
（1）计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 计算机公共实验室综合管理系统分析与设计 |
| 2.1 系统的功能需求分析 |
| 2.2 系统用例图设计 |
| 2.3 系统架构设计 |
| 2.4 数据流图设计 |
| 2.5 数据库结构设计 |
| 2.6 数据与交换功能设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 课程排课与推荐及学生学习行为分析算法设计 |
| 3.1 基于遗传算法的课程排课算法设计 |
| 3.2 基于关联规则挖掘的课程推荐算法设计 |
| 3.3 基于K-means算法的学生学习行为分析算法设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 计算机公共实验室综合管理系统的实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 排课功能的实现 |
| 4.3 实验室预约功能的实现 |
| 4.4 学生行为分析功能的实现 |
| 4.5 学生信息管理功能的实现 |
| 4.6 课堂管理功能的实现 |
| 4.7 课程推荐功能的实现 |
| 4.8 用户管理功能的实现 |
| 4.9 设备管理功能的实现 |
| 4.10 软件自动维护功能的实现 |
| 4.11 数据交换接口功能的实现 |
| 4.12 系统测试 |
| 4.13 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 主要研究工作成果与创新 |
| 5.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
（2）自动排课系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究及研究思路 |
| 2 自动排课系统需求分析 |
| 2.1 业务需求分析 |
| 2.2 功能需求概述 |
| 2.2.1 功能需求描述 |
| 2.2.2 用例分析 |
| 2.2.3 动态行为模型 |
| 2.3 性能需求概述 |
| 2.3.1 并发用户数 |
| 2.3.2 时延 |
| 2.3.3 吞吐量 |
| 2.4 自动排课系统数学模型构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 自动排课算法的研究与设计 |
| 3.1 常用排课算法分析 |
| 3.2 回溯搜索算法分析 |
| 3.3 贪婪算法与准则分析 |
| 3.4 基于回溯和贪婪改进的自动排课算法设计 |
| 3.4.1 自动排课算法设计 |
| 3.4.2 冲突的判断与解决 |
| 3.5 改进的自动排课算法验证分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自动排课系统的实现 |
| 4.1 总体结构设计 |
| 4.1.1 技术架构设计 |
| 4.1.2 系统流程设计 |
| 4.2 核心功能模块设计 |
| 4.2.1 系统管理 |
| 4.2.2 原始数据管理 |
| 4.2.3 教室管理 |
| 4.2.4 教学任务管理 |
| 4.2.5 课表管理 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 硬件、软件环境 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 功能测试 |
| 5.2.2 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 2 遗传算法理论基础 |
| 2.1 遗传算法的概述 |
| 2.1.1 产生与发展 |
| 2.1.2 基本原理 |
| 2.1.3 基本特点 |
| 2.1.4 实现要素 |
| 2.2 自适应遗传算法研究 |
| 2.2.1 初始种群 |
| 2.2.2 编码方式 |
| 2.2.3 交叉和变异算子 |
| 2.2.4 冲突检测方式 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 改进的自适应遗传算法 |
| 3.1 改进的AGA优化设计 |
| 3.1.1 流程设计 |
| 3.1.2 编码及其染色体表示 |
| 3.1.3 初始化种群 |
| 3.1.4 冲突检测和消除 |
| 3.1.5 构造适应度函数 |
| 3.1.6 遗传算子 |
| 3.1.7 控制参数设置 |
| 3.2 实验及数据分析 |
| 3.2.1 种群规模 |
| 3.2.2 交叉概率Pc |
| 3.2.3 变异概率Pm |
| 3.2.4 实验结果对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 智能排课系统设计与实现 |
| 4.1 排课问题的需求分析 |
| 4.1.1 排课问题描述 |
| 4.1.2 系统业务建模 |
| 4.1.3 系统需求分析 |
| 4.1.4 系统领域模型 |
| 4.2 智能排课系统设计 |
| 4.2.1 系统开发环境 |
| 4.2.2 系统总体架构设计 |
| 4.2.3 数据库设计 |
| 4.3 智能排课系统的功能实现 |
| 4.3.1 排课首页菜单说明 |
| 4.3.2 排课设置 |
| 4.3.3 排课规则设置 |
| 4.3.4 智能排课 |
| 4.3.5 课表管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 功能测试 |
| 5.2 系统性能测试 |
| 5.3 兼容性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 Ⅰ |
| 附录 Ⅱ |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于改进粒子群算法的排课问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外排课研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 文献法 |
| 1.3.2 调查法 |
| 1.3.3 实证研究法 |
| 1.4 研究思路及本文工作 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 本文内容安排 |
| 第二章 相关理论研究综述 |
| 2.1 学校排课资源概述 |
| 2.2 学校排课资源导向概述 |
| 2.3 学校排课资源问卷调查 |
| 2.3.1 方差分析 |
| 2.3.2 信度分析 |
| 2.3.3 效度分析 |
| 2.3.4 相关性分析 |
| 2.3.5 聚类分析 |
| 2.4 粒子群算法(PSO) |
| 第三章 基于多方法的排课资源和多条件约束分析 |
| 3.1 主要思路 |
| 3.2 调查问卷设计 |
| 3.2.1 调查问卷设计目的 |
| 3.2.2 调查问卷设计依据 |
| 3.2.3 调查问卷面向对象 |
| 3.2.4 统计问卷发放及回收 |
| 3.2.5 整理问卷与编码 |
| 3.3 调查问卷基础数据处理 |
| 3.3.1 问卷第一部分数据分析 |
| 3.3.2 问卷第二部分数据分析 |
| 3.3.3 问卷第三部分数据分析 |
| 3.4 建立排课模型 |
| 3.4.1 排课问题数学描述 |
| 3.4.2 排课问题数学模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进的粒子群算法的排课问题分析及算法设计 |
| 4.1 基于事前控制的改进粒子群算法简介 |
| 4.2 基于事中控制的改进粒子群算法简介 |
| 4.3 设计排课问题的编码 |
| 4.4 初始化种群 |
| 4.5 求解适应度函数 |
| 4.5.1 排课资源配置的硬性约束条件求解模型 |
| 4.5.2 排课资源配置多导向策略求解优化模型 |
| 4.5.3 求解适应度函数的策略 |
| 4.6 设计改进粒子群算法流程 |
| 4.7 终止算法的条件 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 排课问题的改进粒子群算法实现与验证 |
| 5.1 基于改进粒子群的排课算法实现 |
| 5.1.1 实现种群初始化的算法 |
| 5.1.2 计算硬约束条件适应度函数值的实现 |
| 5.1.3 计算软约束条件适应度函数值的实现 |
| 5.1.4 更新粒子算法实现 |
| 5.1.5 变异操作 |
| 5.2 案例分析 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）开放式实验室管理系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 实验室信息化管理 |
| 1.2.2 智能排课算法 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关技术 |
| 2.1 信息系统构建技术 |
| 2.1.1 React框架 |
| 2.1.2 .Net平台 |
| 2.1.3 My SQL数据库 |
| 2.2 智能优化算法 |
| 2.2.1 遗传算法 |
| 2.2.2 蚁群算法 |
| 2.2.3 模拟退火算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于多分散局部搜索的排课算法改进 |
| 3.1 实验室排课问题定义 |
| 3.2 实验室排课模型定义 |
| 3.3 多分散局部搜索的排课算法改进 |
| 3.4 算法分析 |
| 3.4.1 算法评价方法 |
| 3.4.2 算法结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实验室及实验设备预约算法研究 |
| 4.1 基于贪心算法的实验室预约算法研究 |
| 4.2 基于模拟退火的实验室设备预约算法研究 |
| 4.3 算法仿真与结果分析 |
| 4.3.1 算法评价方法 |
| 4.3.2 算法结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验室管理系统的设计与实现 |
| 5.1 实验室管理系统分析 |
| 5.1.1 系统功能结构分析 |
| 5.1.2 系统非功能性需求分析 |
| 5.2 实验室管理系统设计 |
| 5.2.1 整体架构设计 |
| 5.2.2 实体关系图设计 |
| 5.2.3 权限角色设计 |
| 5.3 实验室管理系统实现 |
| 5.3.1 课程安排模块 |
| 5.3.2 实验设备管理模块 |
| 5.3.3 实验室预约模块 |
| 5.4 实验室管理系统测试 |
| 5.4.1 系统功能测试 |
| 5.4.2 系统性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于混合遗传算法的高校排课问题的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 相关算法介绍 |
| 2.1 遗传算法 |
| 2.1.1 遗传算法的基本思想 |
| 2.1.2 遗传算法的操作过程 |
| 2.1.3 遗传算法的影响参数 |
| 2.1.4 遗传算法的特点 |
| 2.2 模拟退火算法 |
| 2.2.1 模拟退火算法的思想及步骤 |
| 2.2.2 模拟退火算法的影响参数 |
| 2.2.3 模拟退火算法的优缺点 |
| 2.3 分支限界法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高校排课问题的分析与建模 |
| 3.1 高校排课问题的概述 |
| 3.2 高校排课问题涉及到的因素分析 |
| 3.3 高校排课问题的约束条件 |
| 3.4 高校排课问题的数学建模 |
| 3.4.1 排课问题中各因素的数学模型 |
| 3.4.2 排课问题中约束条件的数学描述 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于遗传算法与模拟退火-分支限界法相结合的高校排课算法 |
| 4.1 算法设计整体思路 |
| 4.2 染色体的编码 |
| 4.3 初始种群的生成 |
| 4.4 适应度函数设计 |
| 4.5 选择操作 |
| 4.6 交叉操作 |
| 4.7 变异操作 |
| 4.8 个体优化 |
| 4.8.1 邻域交换设计 |
| 4.8.2 模拟退火算法与分支限界法相结合的算法设计 |
| 4.9 参数设置 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境的搭建 |
| 5.2 实验数据集 |
| 5.3 评价指标 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读硕士学期期间发表的论文 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| C.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（7）本研一体排课模式设计及其实现算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 现存问题与研究内容 |
| 1.3.1 现存问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 本研一体排课问题描述及相关算法 |
| 2.1 本研一体相关描述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 研究生与本科生之间的区别与联系 |
| 2.1.3 本研一体排课模式 |
| 2.2 排课问题的相关算法 |
| 2.2.1 专家系统 |
| 2.2.2 贪心策略的启发式算法 |
| 2.3 解决思路 |
| 3 本研一体模式排课模型 |
| 3.1 概要模型 |
| 3.2 符号定义 |
| 3.3 排课问题约束及冲突 |
| 3.3.1 排课问题约束 |
| 3.3.2 排课问题的冲突 |
| 3.4 排课模型规模分析及优化 |
| 3.4.1 排课问题规模分析 |
| 3.4.2 排课要素的组合优化 |
| 3.5 排课问题目标函数 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 本研一体排课实现 |
| 4.1 数据预处理模块 |
| 4.1.1 课程优先级预处理 |
| 4.1.2 教学资源预处理 |
| 4.2 智能排课模块 |
| 4.2.1 专家系统 |
| 4.2.2 冲突检测及解决 |
| 4.2.3 教学资源获取过程 |
| 4.3 人工辅助排课模块 |
| 4.3.1 排课失败产生原因 |
| 4.3.2 解决方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 本研一体模式排课结果分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 数据结构 |
| 5.3 基础数据准备及维护 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 教学任务维护 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 研究生培养方案(部分课程) |
| 附录B 本科生教学计划（部分课程） |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（8）基于WebGIS的教学排课系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 教学排课问题的国内外研究现状 |
| 1.2.2 WebGIS国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 理论基础以及关键开发技术 |
| 2.1 系统开发相关技术 |
| 2.1.1 前端架构 |
| 2.1.2 后端架构 |
| 2.1.3 数据库存储技术 |
| 2.1.4 WebGIS概要 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法简介 |
| 2.2.2 遗传算法基本步骤 |
| 2.3 蒙特卡洛 |
| 2.4 马尔可夫理论 |
| 2.4.1 马尔可夫理论简介 |
| 2.4.2 基于马尔可夫链采样 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 教学排课问题模型及求解 |
| 3.1 教学排课问题模型 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型构建 |
| 3.2 算法设计 |
| 3.2.1 编码 |
| 3.2.2 适应度评价函数 |
| 3.2.3 种群初始化 |
| 3.2.4 选择操作 |
| 3.2.5 交叉操作 |
| 3.2.6 变异操作 |
| 3.2.7 仿真测试 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 WebGIS教学排课系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 信息需求 |
| 4.1.2 功能需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.3 系统整体结构设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 数据库设计原则 |
| 4.4.2 系统数据库设计 |
| 4.4.3 数据库表详细设计 |
| 4.5 系统功能模块设计 |
| 4.5.1 排课模块 |
| 4.5.2 课程管理模块 |
| 4.5.3 课表管理模块 |
| 4.5.4 个人中心模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 WebGIS教学排课系统实现 |
| 5.1 系统开发平台 |
| 5.2 系统实现和测试 |
| 5.2.1 用户登陆界面 |
| 5.2.2 系统课程管理模块 |
| 5.2.3 系统排课管理模块 |
| 5.2.4 课表查询模块 |
| 5.2.5 系统个人中心模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利(除导师外第一作者) |
| 学位论文数据集 |
（9）遗传-蚁群混合算法在排课系统中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 2 系统相关理论与关键技术介绍 |
| 2.1 排课问题的分析 |
| 2.1.1 排课问题相关因素与约束条件 |
| 2.1.2 排课问题的求解目标 |
| 2.1.3 排课问题的数学模型 |
| 2.1.4 排课问题的适应度函数 |
| 2.2 常用的排课算法 |
| 2.2.1 动态规划法 |
| 2.2.2 模拟退火算法 |
| 2.2.3 遗传算法 |
| 2.2.4 蚁群算法 |
| 2.3 系统其它关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 排课系统的总体设计 |
| 3.1 排课系统业务需求分析 |
| 3.2 排课系统功能结构设计 |
| 3.3 排课系统数据库设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 遗传-蚁群混合算法在排课问题中的应用 |
| 4.1 遗传算法在排课问题中的应用 |
| 4.1.1 遗传算法与排课问题的对应关系 |
| 4.1.2 遗传算法的流程 |
| 4.1.3 遗传算法的染色体编码方案 |
| 4.1.4 遗传算法初始种群的建立 |
| 4.1.5 遗传算法的基本操作 |
| 4.1.6 冲突检测与消除 |
| 4.2 蚁群算法在排课问题中的应用 |
| 4.2.1 蚁群算法的模型 |
| 4.2.2 排课问题的二分图模型 |
| 4.2.3 蚁群算法的流程 |
| 4.2.4 基本蚁群算法的不足与改进 |
| 4.3 遗传-蚁群混合算法在排课问题中的应用 |
| 4.3.1 遗传-蚁群混合算法的基本思想 |
| 4.3.2 遗传-蚁群混合算法的终止条件 |
| 4.3.3 遗传-蚁群混合算法的执行步骤 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 实验参数设置 |
| 4.4.2 MATLAB仿真实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于遗传-蚁群混合算法的智能排课系统实现与测试 |
| 5.1 系统的开发环境 |
| 5.2 排课系统的实现 |
| 5.2.1 登录页面 |
| 5.2.2 用户管理模块 |
| 5.2.3 基础信息录入模块 |
| 5.2.4 基础信息查询模块 |
| 5.2.5 教务管理模块 |
| 5.2.6 智能排课模块 |
| 5.3 排课系统的功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于J2EE的高校教务管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 1.4 论文基本结构 |
| 2 相关技术简介 |
| 2.1 J2EE技术 |
| 2.2 SOA技术 |
| 2.3 工作流技术 |
| 2.4 开发工具简介 |
| 2.4.1 MyEclipse |
| 2.4.2 Tomcat |
| 2.4.3 前端框架jQuery EasyUI |
| 2.4.4 SSM框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统分析 |
| 3.1 项目可行性分析 |
| 3.2 项目主要业务分析 |
| 3.3 项目功能性需求分析 |
| 3.3.1 系统管理员用户的功能性需求分析 |
| 3.3.2 教师用户的功能性需求分析 |
| 3.3.3 学生用户的功能性需求分析 |
| 3.4 排课问题分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.3 排课管理模块设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念结构设计 |
| 4.4.2 逻辑结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统实现与测试 |
| 5.1 系统登录功能的实现 |
| 5.2 管理员端系统管理功能的实现 |
| 5.3 教师端课程管理功能的实现 |
| 5.4 学生端选课管理功能的实现 |
| 5.5 相关文件配置 |
| 5.5.1 在Strut.xml中配置异常映射 |
| 5.5.2 spring-bean.xml配置 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 测试方案 |
| 5.6.2 功能测试 |
| 5.6.3 性能测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、实验室排课问题的分析及排课算法（论文参考文献）
- [1]计算机公共实验室综合管理系统的设计与实现[D]. 高原. 广西大学, 2021(12)
- [2]自动排课系统的设计与实现[D]. 荀旭. 西安科技大学, 2020(01)
- [3]一种改进的自适应遗传算法及在智能排课系统中的应用研究[D]. 汪培萍. 广东技术师范大学, 2020(02)
- [4]基于改进粒子群算法的排课问题研究[D]. 秦丽娇. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]开放式实验室管理系统的研究与应用[D]. 周毅勇. 华侨大学, 2019(04)
- [6]基于混合遗传算法的高校排课问题的研究[D]. 赵朝胜. 重庆大学, 2019(09)
- [7]本研一体排课模式设计及其实现算法研究[D]. 宋玉坤. 大连海事大学, 2019(06)
- [8]基于WebGIS的教学排课系统设计与开发[D]. 陈安. 浙江工业大学, 2019(02)
- [9]遗传-蚁群混合算法在排课系统中的研究与应用[D]. 胡粔珲. 西安科技大学, 2019(01)
- [10]基于J2EE的高校教务管理系统设计与实现[D]. 欧阳明. 江西财经大学, 2019(01)