要求。课程离散度期望值门课在周内应分散安排，既不应间隔时间太长，也不应间隔时间太近，这样可以为学生提供消化学习时间。系统使用编号相同的两课的时间差如与的时间差是与的时间差是来描述这种离散度，根据测试给出相应的期望值。如表所示。两课时间差期望值表课程离散度期望值检测每门课程的每次上课的位置，计算出时间的差值，然后对所有时间的差值所对应的期望值，求和。即定义课程的离散度期望值函数为特殊课程期望值对于特殊的课程体育课自习课应安排在适当的教学时间点，所以我们对天的三个时段分别给出了期望值上午节课的期望值为上午节课的期望值为下午节课的期望值为。在这种定义下我们所涉及的个时间片的期望值就确定下来了。检测体育课的位置，即检测在课程表中的教师编码的课程特点代码是否为扣除教师编码中的教师名和课程序号，如是则读取其时间片，从而对应出它的期望值,,并对期望求和。检测自习课的期望值，即读取教师编码为空的时间片，对期望求和。,。对特殊课程所有的期望值求和，定义函数如下理论课程期望值尽量把难度大费思考的课程理论课安排在好的教学日教学时间点如上午比下午好。对于每个班级来说，学期的所有课程中总有几门课是比较难的课程，我们把难度大费思考的课程设法安排在较好的时间点。检测每个班的难度大费思考的课程理论课的位置，即检测在课程表中的教师编码的课程特点代码是否为扣除教师编码中的教师名和课程序号，第五章自动排课系统的设计与实现如是则读取其时间片，从而对应出它的期望值,，然后对所有的期望值求和。即定义函数基于以上排课目标的分析，我们采用如下适应度函数为用于控制上述各种期望值对总期望值的影响参数。这样，我们就有了冲突检测消除和适应度函数。在进化过程中，冲突必须完全消除而适应度函数越大，则课程表的安排越合理有效。对于每个期望值及其在总的期望值中的比例，我们都可以根据每所学校的具体情况进行必要的调整，以便更加实用有效。冲突的检测与消除对每个课程表二维数组进行冲突检测，然后用自动定位变异算子消除冲突。因为对于同时间，同个班级或同个教室同时上门以上课程的硬冲突，在编码的过程中己经避免，不会发生。因此，我们只要对同时间，同个教师同时上门以上课程的冲突进行检测和消除。消除同时间，同个教师同时上门以上课程的冲突对第个课程表二维数组读取它的第行第列的教师号与二维数组同行下列的教师号比较。如相同，则随机产生个之间的整数，判断这行第列的基因编码中的最后字符是否为，即特定教学时间，如是则重新产生随机数，否则将两个数组元素的值互换。再重新比较，直到无相同元素为止。读取该行第二列的教师号，重复步骤。直到第行的所有元素的教师号不相同读取课程表二维数组，的第二行第列的教师号，重复，直到每行的所有元素的教师号不相同，即没有同时间，个教师同时上门以上课程的冲突。其次，我们消除同时间，个实验室计算机房语音室等同时有个以上的班级上课的冲突对每个二维数组，判断它的每行是否有多个元素的教师编码中的最后个字符为，如有则在第二个元素所在的列随机地且只能有个。硬性约束条件同教室在同时间只能安排门课程，用数学来表示就是的组合是唯的，有且只能有个。硬性约束条件教室总数要大于同时间安排的课程总数，用数学来表示就是对于任意的时间片，教室总数大于组合的数量。硬性约束条件教室容量必须大于上课学生人数，用数学来表示就是对于任意的组合，教室容量必须大于班级的人数。硬性约束条件课程要安排在它需要的类型教室中，用数学来表示就是对于任意的课表组合，课程所要求的教室类型必须与教室的类型致。软性约束条件优先安排全校公共基础课，用数学来表示就是排课任务具有较高的优先级，要优先进行安排。软性约束条件周内课次多于次以上的多课时课程，在时间安排上要求尽量隔天安排，用数学来表示就是当排课任务在周内的次数大于时，在组合成时，每次的尽量不同。软性约束条件较难课程应安排在上午第节或下午第节，用数学来表示就是任意的课表组合，如果课程是较难的课程时，的节次最好是或。软性约束条件体育课后尽量避免直接排课，用数学来表示就是任意的课表组合，如果课程是体育课时，的节次为，则最好不要再出现为的课表组合。软性约束条件同门课程尽量安排在固定的教室，用数学来表示就是当排课任务在周内的次数大于时，在组合成时，每次的尽量相同。通过以上的数学分析，我们将数据库排课信息表的结构定义为代理主键，院系系统，学期，班级系统，课程系统，教师系统，教室系统，星期，节次，排课状态。个数据库字段班级系统，课程系统，教师系统，教室系统分别对应，星期，节次个数据库字段分别对应中的。在这种数据结构的支持下，我们很容易第五章自动排课系统的设计与实现将这些约束转化为实际的函数和方法去处理。算法设计编码及初始种群遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。系统进行排课时，具体算法描述如下编码条染色体中应包含所有排课分子，每个排课分子又包含班级课程信息老师信息教室信息和时间信息，以及院系和学期信息。由于院系和学期在处理中是提前设定好的，在每次处理时都是个给定的值，所以在染色体中可以不考虑他们。在前面的数学分析中我们将课表组合表示为，这里将拆分为，则可将染色体表示为。都用他们所对应的字段的值来表示。表示星期，表示每天课节数。初始种群采用系统的随机数，生成初始种群。在前面的数学分析中我们将排课任务表示为，在进行排课是初始化种群中的个体就是用随机函数生成染色体中的的组合。算法设计确定适应度确定适应度，首先对条染色体中的每个分子计算适应度，然后计算条染色体中所有分子适应度之和，将该值作为个体适应度。本系统中适应度与排课约束中归纳的条硬性约束和条软性约束对应。其中最主要的有检测班级教师和教室三者的时间冲突，对应硬性条件的同班级在同时间只能安排门课程同教师在同时间只能安排门课程同教室在同时间只能安排门课程。所有的约束条件的满足情况就是对应的适应度。而且对于硬性约束条件，系统要求必须满足，这也就对应的要求个体的适应度必须达到硬性约束对适应度的找个荷载应力实用计算公式中外公路，姚祖康,水泥混凝土路面设计理论和方法北京,人民交通出版社,王潮海,王宗林车桥耦合振动的模态综合方法公路交通科技马骉，超薄水泥混凝土路面设计理论与方法西安工业学院学报每隔个增量变化泊松比定范围内与弹性模量同比例线性变化，以达到对不同粘结状态的模拟。表有限元模型材料参数参数罩面层旧道面层基层垫层天然土基等效地基层弹性模量,未找到引用源。泊松比,未找到引用源。密度,未找到引用源。粘聚力,未找到引用源。内摩擦角,未找到引用源。厚度几何模型的建立及网格划分道面模型取用长宽厚，由上至下分别为罩面层旧道面层等效基层以及土基层，各层的厚度分别为和，除了罩面和旧道面间粘结情况不确定外，假设其余各层间上下层完全粘结，荷载传递均匀。由于罩面层较薄，按照传统的罩面处理方式作业时，罩面层本身的抗压承载力不能满足使用要求，必须依靠下层旧道面的剩余承载能力才不至于由于独立承担荷载而带来破坏的危险，这就要求罩面加铺时最大程度地提高罩面与旧道面间的粘结程度，增强荷载传递能力，提高复合结构的协同变形能力。本课题研究的模型中，薄层采用六面实体单元，通过材料性能参数弹性模量波松比等的变化来模拟界面的粘结性状的不同，来模拟不同状态下的界面处的应力应变响应规律。为了使解决方案尽可能准确，使其有限元分析模型尺寸获得最佳平衡，几何模型建立后，需要对其进行网格划分。般地，网格划分应使得单元尺寸足够小，以便实现对道面部分的详细模拟和分析。然而，统的精细网格会导致大量的节点和元素，这就需要足够大的计算能力和时间而较粗网格又可能无法提供必要的准确性。通常可以采用多个网格尺寸，对于应力梯度期望较低的地方用较粗糙的网格，而对于高应力梯度期望的地方用较细的网格。本课题研究中，横向统采用的单元网格尺寸,竖向从上到下依次分成段钢筋单元纵向份，与混凝土完全粘结，这样，共个单元，其网格划分后的有限元几何模型如图所示。图有限元几何模型图外部荷载及边界条件的确定土基底部的约束可视为竖向的定向约束，与底面垂直的各面施加法向位移约束，不考虑土基的抗剪切能力，耦合层间相应节点竖直方向方向的自由度。边界条件为土基底面固定，与底面相垂直的面约束其法向位移。荷载采用上节所计算的面荷载，荷载作用位置根据上述荷载计算方法考虑，得出加荷求解条件为轮载，接地压力，矩形印迹。为了模拟机轮移动荷载，采用阶跃式载荷进行加载，施加于组实体面积上的机轮载荷持续时间为，然后机轮向前移动块面积再持续，采用软件提供的法，并用瞬态稀疏矩阵求解器求解器进行动力方程的求解，并打开时间积分效应。忽略温度湿度作用的影响，最终，考虑荷载及边界约束条件后所建立的罩面复合结构有限元模型，如图所示。图复合结构有限元分析型图有限元模型结果分析界面状态对复合结构整体性能的影响分析模型建立后即可对模型进行后处理分析，主要包括通用后处理和时间历程后处理分析。其中，研究中的静态加载分析采用了通用后处理分析的方式，而机轮动荷载下的模拟结果采用时间历程后处理的要求。课程离散度期望值门课在周内应分散安排，既不应间隔时间太长，也不应间隔时间太近，这样可以为学生提供消化学习时间。系统使用编号相同的两课的时间差如与的时间差是与的时间差是来描述这种离散度，根据测试给出相应的期望值。如表所示。两课时间差期望值表课程离散度期望值检测每门课程的每次上课的位置，计算出时间的差值，然后对所有时间的差值所对应的期望值，求和。即定义课程的离散度期望值函数为特殊课程期望值对于特殊的课程体育课自习课应安排在适当的教学时间点，所以我们对天的三个时段分别给出了期望值上午节课的期望值为上午节课的期望值为下午节课的期望值为。在这种定义下我们所涉及的个时间片的期望值就确定下来了。检测体育课的位置，即检测在课程表中的教师编码的课程特点代码是否为扣除教师编码中的教师名和课程序号，如是则读取其时间片，从而对应出它的期望值,,并对期望求和。检测自习课的期望值，即读取教师编码为空的时间片，对期望求和。,。对特殊课程所有的期望值求和，定义函数如下理论课程期望值尽量把难度大费思考的课程理论课安排在好的教学日教学时间点如上午比下午好。对于每个班级来说，学期的所有课程中总有几门课是比较难的课程，我们把难度大费思考的课程设法安排在较好的时间点。检测每个班的难度大费思考的课程理论课的位置，即检测在课程表中的教师编码的课程特点代码是否为扣除教师编码中的教师名和课程序号，第五章自动排课系统的设计与实现如是则读取其时间片，从而对应出它的期望值,，然后对所有的期望值求和。即定义函数基于以上排课目标的分析，我们采用如下适应度函数为用于控制上述各种期望值对总期望值的影响参数。这样，我们就有了冲突检测消除和适应度函数。在进化过程中，冲突必须完全消除而适应度函数越大，则课程表的安排越合理有效。对于每个期望值及其在总的期望值中的比例，我们都可以根据每所学校的具体情况进行必要的调整，以便更加实用有效。冲突的检测与消除对每个课程表二维数组进行冲突检测，然后用自动定位变异算子消除冲突。因为对于同时间，同个班级或同个教室同时上门以上课程的硬冲突，在编码的过程中己经避免，不会发生。因此，我们只要对同时间，同个教师同时上门以上课程的冲突进行检测和消除。消除同时间，同个教师同时上门以上课程的冲突对第个课程表二维数组读取它的第行第列的教师号与二维数组同行下列的教师号比较。如相同，则随机产生个之间的整数，判断这行第列的基因编码中的最后字符是否为，即特定教学时间，如是则重新产生随机数，否则将两个数组元素的值互换。再重新比较，直到无相同元素为止。读取该行第二列的教师号，重复步骤。直到第行的所有元素的教师号不相同读取课程表二维数组，的第二行第列的教师号，重复，直到每行的所有元素的教师号不相同，即没有同时间，个教师同时上门以上课程的冲突。其次，我们消除同时间，个实验室计算机房语音室等同时有个以上的班级上课的冲突对每个二维数组，判断它的每行是否有多个元素的教师编码中的最后个字符为，如有则在第二个元素所在的列随机地