遗传算法在高校排课系统中的应用与优化

"广东工业大学硕士研究生徐艳斌的学位论文‘基于遗传算法的高校排课系统设计与分析’，探讨了如何运用遗传算法解决高校排课的复杂问题，旨在提高排课效率并优化课表方案。" 这篇论文深入研究了高校排课的复杂性和挑战，尤其是在教室资源有限和学生人数增加的情况下。排课不仅是一项艰巨的任务，还直接影响到教学质量和学生培养。作者徐艳斌基于他在广东海洋大学教务处的实践经验，认识到排课的难度，并提出了改进排课算法的方法。 论文的主要贡献包括： 1. 详细阐述了排课问题涉及的因素和常见的约束条件，如教师的授课时间、教室容量、课程安排冲突等。论文分析了排课问题的难点和目标，提出了采用遗传算法解决排课问题的总体策略和技术路径。 2. 通过PowerBuilder语言，设计了排课系统的数据库结构和主要字段（如教师编码）的数据编码，采用优化编码结构组合的方法减少排课冲突，从而降低算法的计算复杂度。 3. 对排课问题的关键参数进行了量化分析，如染色体编码、选择、交叉和变异等遗传算子。作者完成了这些算子的设计和开发，最终整合出一套排课的整体优化算法，构成了排课软件的核心模块。 关键词：遗传算法、排课、教师编码、冲突 这篇论文的创新之处在于将遗传算法应用于排课问题，利用其智能性和并行性来寻找满足多种约束的最优课表解决方案。通过量化分析和优化编码，提高了算法的效率和实际应用价值。这种方法不仅有助于解决高校排课的实际问题，也为其他类似复杂优化问题提供了可能的解决思路。