遗传算法解决排课问题lingo代码

以下是一个简单的遗传算法解决排课问题的LINGO代码示例：

SETS:
  TimeSlots /1..10/;  # 时间段
  Courses /1..20/;    # 课程
  Rooms /1..5/;       # 教室

DATA:
  # 每个课程需要的时间和所需教室容量
  CourseData = 
  [
    2 3,
    3 4,
    2 2,
    4 4,
    3 3,
    2 2,
    3 3,
    2 2,
    4 4,
    2 2,
    3 3,
    2 2,
    3 3,
    3 3,
    4 4,
    2 2,
    3 3,
    4 4,
    2 2,
    3 3
  ];

VARIABLES:
  # 遗传算法中的变量
  Schedule[TimeSlots][Rooms][Courses] binary;  # 课程表
  Fitness integer;                             # 适应度

BINARY VARIABLES:
  # 遗传算法中的二进制变量
  Gene[TimeSlots][Rooms][Courses];  # 遗传基因

EQUATIONS:
  # 计算适应度的方程
  CalcFitness:
    Fitness = sum((t in TimeSlots, r in Rooms, c in Courses), 
                  Gene(t, r, c) * CourseData(c, 1)) 
              - sum((t in TimeSlots, r in Rooms),
                    Gene(t, r, 1) + Gene(t, r, 2) + Gene(t, r, 3))
              - sum((t in TimeSlots, c in Courses),
                    Gene(t, 1, c) + Gene(t, 2, c) + Gene(t, 3, c) 
                    + Gene(t, 4, c) + Gene(t, 5, c));

  # 约束条件
  Constraints:
    # 每个课程必须在一个时间段内上课
    CourseTime:
      forall(c in Courses)
        sum((t in TimeSlots, r in Rooms), Gene(t, r, c)) = 1;

    # 每个时间段每个教室只能有一个课程
    TimeRoom:
      forall(t in TimeSlots, r in Rooms)
        sum(c in Courses, Gene(t, r, c)) <= 1;

    # 每个时间段每个教室的容量不能超过规定值
    RoomCap:
      forall(t in TimeSlots, r in Rooms)
        sum(c in Courses, Gene(t, r, c) * CourseData(c, 2)) <= 30;

MODEL:
  # 定义遗传算法的模型
  GeneticAlgorithm:
    Minimize = Fitness;
    Binary    = Gene;
    PopulationSize = 100;
    GenerationLimit = 100;
    CrossoverRate = 0.8;
    MutationRate = 0.1;
    Elitist = Yes;
    RunGA;

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况下可能需要根据具体问题进行修改。同时，LINGO也不是唯一的遗传算法实现工具，您也可以使用其他工具来实现遗传算法。