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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
在学生人数众多的学校中，手工编制时间表的系统非常耗时，通常会导致各种班级在同一个房间或同一名教师同时上不止一节课而发生冲突。
手动时间表安排需要大量的时间和精力以及大量的文书工作。
时间表调度也可以看作是一个约束满足问题(CSP) ，这是人工智能中一个独特的概念。
2. 实验内容和要求
实验内容：（1）Php语言、Html语言的学习和科学计算相关库文件的使用。
（2）大数据的采集、预处理和分析。
（3）学习机器学习及相关算法（4）复现并分析遗传算法与着色算法模型（5）设计面向应用的随机化算法模型（6）将设计的遗传算法应用于现实场景实验要求：（1）熟练掌握Php语言、Html语言和相关库文件的使用（2）熟练掌握大数据的分析和预处理（3）熟练掌握遗传算法与着色算法的基本原理（4）能够实现遗传算法的应用
3. 参考文献
[1] Enrique Alba, Parallel Met. heuristics: A New Class of Algorithms[J]. Wiley- Interscience,2005.
[2] D.Abramson. Constructing school timetables using simulated annealing: sequential and parallel algorithms[C]. Manage. Sci., 37(1):98113, January 1991.
[3] David Abramson, J Abela. A parallel genetic algorithm for solving the school timetabling problem[J]. In 15 Australian Computer Science Conference, 1992
4. 毕业设计（论文）计划
2020年12月31日前 确定指导教师、申报毕业设计题目，学生选题，任务书下达，做好开题前期工作。
2021年2月28日前 查阅文献资料，完善课题研究方案，完成外文翻译、文献综述和开题报告等工作。
2021年3月31日前 对比分析遗传算法模型和着色算法模型，并完成相关实验内容 2021年4月30日前 基本完成课题研究，将算法应用于真实场景的数据集中，并总结实验结论。
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