【正文】 數(shù)量12所有課程數(shù)量150所有專業(yè)實驗課教室數(shù)量70天數(shù)5每天節(jié)數(shù)10操場數(shù)量2教學(xué)任務(wù)記錄310 為了得出最優(yōu)化結(jié)果，結(jié)合實驗的思想，讓實驗更具說服力，本文給出了操作數(shù)的不同參數(shù)值(文[3])：表52 參數(shù)表Table 52 table of parameters操作數(shù)參數(shù)值雜交概率突變概率進化代數(shù)100進化代數(shù)200種群總數(shù)50個體種群總數(shù)100個體種群總數(shù)200個體經(jīng)過在不同情況下實驗得出進化結(jié)果，每次所排出的課表經(jīng)檢測無任何沖突，我們?yōu)榱俗鰧Ρ?，在下面圖中予以●當種群數(shù)是100時，種群中最優(yōu)個體隨著代數(shù)的增加而變化的曲線：圖16 最優(yōu)個體適應(yīng)度值變化Chart 16 variation of fitness of optimal individaul●當種群數(shù)是50時，種群中最優(yōu)個體隨著代數(shù)的增加而變化的曲線：圖17 最優(yōu)個體適應(yīng)度值變化Chart 17 variation of fitness of optimal individaul●當種群數(shù)是200時，種群中最優(yōu)個體隨著代數(shù)的增加而變化的曲線：圖18 最優(yōu)個體適應(yīng)度值變化Chart 18 variation of fitness of optimal individaul●當進化代數(shù)為100時，不同種群總數(shù)的三種情況的種群中每代最優(yōu)個體走勢做比較：圖19 最優(yōu)個體適應(yīng)度值變化Chart 19variation of fitness of optimal individaul實驗分析：隨著代數(shù)的增加可以看出個體的適應(yīng)度值是逐漸增加，而到了一定代數(shù)后就不再增加。個體數(shù)較多的種群中最有個體要比個體數(shù)較少的具有更高適應(yīng)度值，實驗結(jié)果令人滿意，證明了利用新的二進制編碼和教室填充方法是可以的。通過開發(fā)本系統(tǒng)，我學(xué)習(xí)到了我們信息與計算科學(xué)專業(yè)理論課程的實踐方法，真正認識到系統(tǒng)開發(fā)的流程，使我再一次認識到理論與實踐并行的重要性，這為我今后理論學(xué)習(xí)和實踐技能提高起到了促進的作用。 此次畢業(yè)設(shè)計是在戴亞濱老師的精心指導(dǎo)下，我進行了理論與實踐的結(jié)合，通過這次設(shè)計，我的動手能力有了很大的提高，使我學(xué)習(xí)到了怎樣去查找翻閱有關(guān)理論資料和技術(shù)手冊，怎樣把理論知識與實踐相結(jié)合，使我對軟件開發(fā)有了一個宏觀的掌控和了解，肯定會對今后的工作產(chǎn)生深遠的影響。 由于水平有限，設(shè)計作品有很多不足之處，請老師和同學(xué)們多多批評、指正。謝謝！敬謝詞這篇論文是在由指導(dǎo)老師戴亞濱老師的悉心指導(dǎo)下完成的。曾有一度時間趕到很消極，不知從何寫起。后來，戴老師一次次的叮囑和認真指導(dǎo)，在他耐心的啟發(fā)、深厚理論知識的支持及嚴謹?shù)膶I(yè)教學(xué)態(tài)度下，使得我在寫作的過程中得到了強大的鼓勵和信心，并一鼓作氣堅持下來，完成到最后。我非常的感謝謝文平老師，黃國華老師，孫文兵老師以及恩師戴亞濱老師等老師，在我人生一大轉(zhuǎn)折點的時候給予我巨大的幫助，一個人只有堅持，再難的事終究會有一個好的結(jié)果，也許不是很理想，但是我相信，只要你堅持了，那成功就已經(jīng)過半了。在此，還要感謝一部分在我寫作期間給予我意見和建議以及關(guān)心的同學(xué)們。 呂季干 2012年5月30日參考文獻[1]楊為民。使用遺傳算法編排課程表的研究與應(yīng)用[D]。安徽大學(xué)。2003年.[2]陳本慶。遺傳算法研究及其在排課問題中的應(yīng)用[D]。西南交通大學(xué)。2003年.[3]胡獻華?；谶z傳算法的自動排課問題的研究[D]。浙江工業(yè)大學(xué)。2004年.[4]佟林?；趯＜蚁到y(tǒng)的排課軟件的研究與設(shè)計[D]。哈爾濱工程大學(xué)。2004年.[5]熊衛(wèi)衛(wèi)。高校排課系統(tǒng)算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]。吉林大學(xué)。2004年.[6]蘭慧?；谶z傳算法的排課系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]。華北電力大學(xué)（河北）。2005年.[7]黃曉梅,王浩。面向公共機房的智能排課系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]。安徽建筑工業(yè)學(xué)院學(xué)報2004年.[8]吳金炎。自動排課系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J]。福建教育學(xué)院學(xué)報。2005年01期.[9]蘇仰娜?；谶z傳算法的優(yōu)化排課系統(tǒng)[J]。河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)。2005年01期.[10]吳志斌,陳淑珍,孫曉安。回溯算法與計算機智能排課[J]。計算機工程。1999年03期.[11]魏靜波。計算機自動排課的技術(shù)研究[D]。大連鐵道學(xué)院。2003年.[12]曾清海。排課表問題的一種矩陣解法[J]。電子科技大學(xué)學(xué)報。2000年05期.[13]張春梅,[J].內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2002,33(4):459464.[14]江齊,[J].重慶大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2005,28(11):5861.[15]唐勇,唐雪飛,[J].計算機應(yīng)用,2002,22(10):9394.[16]陳行平,陳江,[J].紹興文理學(xué)院學(xué)報,2004,24(10):2528.[17]王小平,:理論、應(yīng)用與軟件實現(xiàn)西安[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002.[18],”Genetic Algorithms in Timetabling and Scheduling”,. 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