1、“.....那么我们先分析几个生物学的基本概念与术语，这对理解和运用遗传算法 是非常重要的。 染色体 生物细胞中含有的种微小的丝状化合物。它是遗传物质的主要载体，由多 个遗传因子基因组成。遗传因子或长链结构中占有定位 置的基本遗传单位，也称为基因。生物的基因数量根据物种的不同多少不，小 的病毒只含有几个基因，而高等动植物的基因却数以万计。 个体 指染色体带有特征的实体，在问题简化的情况下可用染色体代替。 种群 染色体带有特征的个体的集合称为种群。该集合内个体数称为群体的大小或 种群的规模。有时个体的集合也称为个体群。 进化 生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改 良种模拟。禁忌搜索算法通过引入个灵活的存储结构和相应的禁忌 准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免些被禁忌的优良状态，进而保证 多样化的有效探索以最终实现全局优化。文献中提出了结合网络西财经大学本科毕业设计 处在模型实验阶段，还有许多问题要解决......”。

2、“.....它是对局部领域搜索的种扩展，是种全局逐步寻优算法，是对人类 智力过程的若在凝结点附近的温度下降速率足够慢，则固体物质 定会形成最低能量的基态。优化问题也存在类似过程。模拟退火法被用来解决 许多实际应用中的优化问题，取得了不错的效果，用其解决排课问题，现在还江用于求解优化问题的出发 点是基于物理中固体物质的退火过程与般优化问题间的相似性。在对固体物质 进行退火处理时，常先将它加温使其粒子可自由运动，以后随着温度的逐渐下降， 粒子逐渐形成低能态晶格。题中。模拟退火算法是 等人于年首先提出的，它是人们从自然界固体退火过程中得到 启发并从中抽象出来的种随机优化算法。模拟退火法。但由于实际排课问题存在各种各样的限制条件与特殊要 求，至今没有个有效地普遍适用的排课算法。 随着现代智能优化技术的出现和发展，模拟退火算法禁忌搜索算法蚁群 算法遗传算法等被应用到排课问问题......”。

3、“.....基于专家系统的求解算法将专家系统知识引入排课问题的求解，能有效 组织排课过程中的知识国对排课问题的研究始于世纪年代初期，所用方法从模拟手工排课 到运用人工智能构建专家系统或决策支持系统。吴金荣把排课问题化成整数规划 来解决，但计算量很大，而且仅仅适用于规模很小的排课排课问题是完全问题这虽然回答 了在排课实践中遇到困难的原因，但同时宣布计算机解决排课问题无法实现，因 为计算机难解性理论指出，现代计算机尚未找到解决完全问题的多项式算法。 我形式化描述并提出了排课问题的数学模型，才标志着排课问题的研究进入科学 的殿堂。但由于在实践中遇到的困难，人们对排课问题的解是否存在产生了疑问。 年，和等人证明了运筹学中研究的 个问题时间表问题，简记。排课问题的研究始 于世纪年代末，但直到年，在他的文章中对排课问题进行了 大效率低的 手工排课，已成为提高教学管理质量的瓶颈。随着计算机在教学工作中的普及应 用，利用计算机进行自动排课已经成为个重要的研究课题......”。

4、“.....而且也是前高校招生逐年扩张，学生人数不断增加，再加上大多数高校实行学分制， 课程开设逐渐向着广度和深度扩展，但学校的教学资源及设备却得不到及时补 充，这些都给教务处排课人员造成很大的压力。单纯采用劳动强度 排课问题是高校日常教学工作和其他各项活动的基础。课程表不仅是老师和 学生上课的依据，也对学校的其他工作的安排有定影响。利用计算机辅助排课， 是教学管理实现科学化，现代化的重要课题之......”。

5、“.....课程表不仅是老师和 学生上课的依据，也对学校的其他工作的安排有定影响。利用计算机辅助排课， 是教学管理实现科学化，现代化的重要课题之。 目前高校招生逐年扩张，学生人数不断增加，再加上大多数高校实行学分制， 课程开设逐渐向着广度和深度扩展，但学校的教学资源及设备却得不到及时补 充，这些都给教务处排课人员造成很大的压力。单纯采用劳动强度大效率低的 手工排课，已成为提高教学管理质量的瓶颈。随着计算机在教学工作中的普及应 用......”。

6、“..... 排课问题不仅是教学管理工作中必需面对的问题，而且也是运筹学中研究的 个问题时间表问题，简记。排课问题的研究始 于世纪年代末，但直到年，在他的文章中对排课问题进行了 形式化描述并提出了排课问题的数学模型，才标志着排课问题的研究进入科学 的殿堂。但由于在实践中遇到的困难，人们对排课问题的解是否存在产生了疑问。 年，和等人证明了排课问题是完全问题这虽然回答 了在排课实践中遇到困难的原因，但同时宣布计算机解决排课问题无法实现，因 为计算机难解性理论指出，现代计算机尚未找到解决完全问题的多项式算法。 我国对排课问题的研究始于世纪年代初期，所用方法从模拟手工排课 到运用人工智能构建专家系统或决策支持系统。吴金荣把排课问题化成整数规划 来解决，但计算量很大，而且仅仅适用于规模很小的排课问题。何永太胡顺 仁等人试图用图论中的染色问题来求解排课问题但染色问题本身也是排课 问题。基于专家系统的求解算法将专家系统知识引入排课问题的求解......”。

7、“.....但由于实际排课问题存在各种各样的限制条件与特殊要 求，至今没有个有效地普遍适用的排课算法。 随着现代智能优化技术的出现和发展，模拟退火算法禁忌搜索算法蚁群 算法遗传算法等被应用到排课问题中。模拟退火算法是 等人于年首先提出的，它是人们从自然界固体退火过程中得到 启发并从中抽象出来的种随机优化算法。模拟退火法用于求解优化问题的出发 点是基于物理中固体物质的退火过程与般优化问题间的相似性。在对固体物质 进行退火处理时，常先将它加温使其粒子可自由运动，以后随着温度的逐渐下降， 粒子逐渐形成低能态晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢，则固体物质 定会形成最低能量的基态。优化问题也存在类似过程。模拟退火法被用来解决 许多实际应用中的优化问题，取得了不错的效果，用其解决排课问题，现在还江西财经大学本科毕业设计 处在模型实验阶段，还有许多问题要解决。禁忌搜索的思想最早由于 年提出，它是对局部领域搜索的种扩展，是种全局逐步寻优算法......”。

8、“.....禁忌搜索算法通过引入个灵活的存储结构和相应的禁忌 准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免些被禁忌的优良状态，进而保证 多样化的有效探索以最终实现全局优化。文献中提出了结合网络流算法与禁 忌搜索算法的优势，求解排课问题的方案，虽然得出了可行解，但结果不够理想， 很多优化因素没有考虑。蚁群算法是随着仿生学的发展而发展起来的，它是由意 大利学者在世纪年代初提出的，它通过模拟蚁群觅食的过程中 寻找最短路径的方法来求解优化问题。文献提出了基于二部图的排课模型， 并揉合蚁群算法三个不同模型的优点，提出种面向排课问 题的改进型蚁群算法，但是问题求解复杂，操作繁琐。 上述算法都是定程度上的启发搜索算法，但是搜索过程的启发信息依赖于 实际情况，排课问题求解只能针对个别的实际问题，且没有引入目标优化技术， 更不用说人性化方面的考虑。正是行选择的。在实际操作中，适应函数的设计对算法的收敛性 及收敛速度的影响较大。本文根据排课问题的求解目标，并考虑系统与排课者的 交互......”。

9、“..... 遗传算子 遗传算法的三个算子分别是选择交叉和变异。选择体现适者生存的原 理，通过适应值选择优质个体而抛弃劣质个体。杂交能使个体之间的遗传物质进 行交换从而产生更好的个体。变异能恢复个体失去的或未开发的遗传物质，以防 止个体在形成最优解过程中过早收敛。 选择策略是遗传算法中的很重要的个环节。由于其对遗传搜索过程具 有较大的影响，很多人早就意识到它在遗传算法中的重要性。所以近年来，不同江西财经大学本科毕业设计 的遗传策略相继被提出。等人概括了种选择策略。首先引入了 选择算子的收敛模型，随后，他和又作了扩展，并提出取代时间概念，可以对 各种选择策略之间选择压力进行定量分析。和讨论了 选择强度在收敛分析中的应用。对选择压力进行推广。后来为解决模式里 有太大的变动或遗传算法欺骗问题，有人提出了具有破坏性选择的遗传算法。 交叉操作使不同个体间的基因相互交换。概括了种交叉方法。 吴少岩等研究了交叉算子与其探索子空间之间的关系......”。