遗传算法优化课程排课：理论与实践

基因遗传算法在教育领域的应用——排课问题优化 在教育管理中，排课问题是一项极具挑战性的任务，涉及到教师的专业匹配、课程需求、时间安排等多个因素，传统的手工排课方式效率低下，且难以兼顾各方利益。本研究由谢佳琳老师指导，专题小组成员共同探索了利用遗传算法解决课程排课问题的可能性。 遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，它模仿生物种群的遗传、变异和选择机制，通过迭代的方式寻找最优解。在这个项目中，小组将排课数据抽象为染色体，每个染色体代表一种可能的课程安排。他们设定了一系列的限制条件，如老师的教学能力、偏好、课程性质等，这些条件在算法的执行过程中被严格遵循，以期找到一个满足所有约束的“可行解”。 研究将排课方式分为实验组（采用遗传算法）和对照组（传统人工排课），通过对比两者的效率和满意度，评估遗传算法的优势。以真理大学工业管理学系为例，小组利用实际课表数据作为输入，通过编程实现遗传算法模型，最终生成优化后的课程表。这种方法不仅节省时间和成本，还能提高排课的公平性和合理性。 文献探讨部分强调了排课问题的复杂性，涉及的变量众多，包括教师的专业匹配、工作量平衡、人性化考量等。传统的排课方法往往难以满足这些多元化的需求，因此引入自动化排课系统的理念，如遗传算法，具有重大的意义。这不仅能减轻排课人员的负担，还能确保排课结果的公正和满意度，有助于创造学校、教师和学生三者共赢的局面。 尽管这项研究仍处于初步阶段，但它展示了一种新颖且有前景的方法，为未来的排课优化提供了新的思路。对于教育行政人员、教师和教育技术开发者来说，这个领域的深入研究和实践具有重要的价值和潜力。