1、样的编码进行交叉操作就可以避免教室容量和教室类型不符号课程要求的问题。初始种群的产生种群的大小是由用户决定的。根据种群的大小，填充相应数量的染色体。填充染色体的函数是，为个基因对象数组，每个基因对应个课元的排课信息。由于填充的染色体满足所有冲突，则不用进行冲突检测。填充染色体的函数的具体实现如下首先建立蛟桥园麦庐园枫林园三个校区的教室时间表，并初始化为，表示没有相应的教室时间对被占用初始化每个教师的数组各元素值为，然后根据老师不能上课的字符串将相应数组中相应的时间段的值置为。初始化判断是否小于课元的数目，若大于则停止，所有基因填充完毕，停止读取第个课元的教师编号读取第个课元的校区号将相应的校区的教室时间表，课元信息，教师的数组，教室编号，时间片作为参数传。
2、样性，并能够突变出适应度更高的个体。在遗传算法中，变异操作用于保证种群多样性，防止搜索到的解陷入局部次优解，并作为种扰动操作，有效抑制遗传算法早熟。对个课表进行变异操作时，产生个随机数，并与事先确定的变异概率比较，以确定是否需要变异。若需要变异，则随机产生个变异点，并读取该点处课元任课老师不能上课的时间，然后将不能上课的时间转换为老师已江西财经大学本科毕业设计经排课的时间。计算该点时间片的数目，然后随机从其中选择个时间片，作为变异的对象。将选中的时间片随机变为个老师可用的时间片。适应度函数的设计遗传算法中评价课表排课效果好坏的标志就是其适应度的大小。染色体是复制到下代还是被淘汰，都是依据适应度的大小。因此，适应度函数的选取至关重要，直接影响到遗传算法的收。
3、活动合理的安排时间和教室，以保证教学计划的顺利进行。排课工作在教务管理工作中处于十分重要的地位。本文实现了基于遗传算法的排课问题解决方案。本文把编排课表分为两步，首先根据硬性约束条件产生可行的排课方案，然后利用遗传算法对排课方案进行优化，并得到最终的优化的排课方案。主要成果有以下几点系统完整的分析了排课流程，排课问题涉及的因素，排课的约束条件及优化目标。根据排课问题的特点，设计了有利于遗传操作的编码模型，使排课问题易于解决。江西财经大学本科毕业设计根据排课问题的约束条件，设计了基因初始算法教师调度算法冲突检测算法，并建立了合理的适应度函数。最后本文利用真实的数据进行测试，所得结果令人满意。在教室利用度节次优度课程时间段分布均匀度时间片利用度课程日组合优度。
4、握不牢，造成无法掌握新知识。另方面，连续的课程安排之后是相对的空闲，这使学生对新学习的知识缺乏巩固。因此，课程的日组合优度是个课程表优劣的关键因素，这点，不管是人工编排的课程表还是系统编排的课程表江西财经大学本科毕业设计都具备了。人性化根据老师的具体要求对课表进行编排，体现排课过程中人性化的考虑。不管是人工排课还是排课系统排课，都会考虑老师的特殊要求。例如，在本文中，我们考虑了如果时间段老师不能上课，则该时间不给其安排课程。差异方面效率差异人工排课跟计算机系统排课最大的差异在于效率，在个拥有上万名学生，几千门课程的学校，要想排出个合理可行的课表，往往需要教务处工作人员忙碌十几天甚至个月。而利用计算机系统排课，在设置好相应参数后，只需要几分钟最多几小时就可。
5、个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法就称为编码。要利用遗传算法对课表进行优化，首先要考虑的是如何表现的问题，即如何对染色体编码，使其适用于遗传算法的操作。编码方法确定后，遗传算法通过对染色体编码的操作，不断搜索出适应度高的个体，并在种群中逐渐增加其数量，最终寻找出问题的最优解或近似最优解。编码方法是种会影响到遗传算法的交叉算子变异算子的运算方法。个好的编码方法使交叉操作变异操作可以简单的实现和执行。经典的遗传算法通常采用二进制编码格雷码编码方法浮点编码方法符号编码方法等。本文根据排课问题实际，设计了有利于交叉操作，适合于排课问题的编码方法。在排课问题中涉及到的主要排课因素为教师班别教室时间片课程，其中每个课程的任课老师是由该。
6、敛速度以及能否找到最优解。基于前面的排课目标的分析，我们采用如下适应度函数上门以上课程个班级同时上门以上课程个教室同时间上门以上课程的冲突，且教室容量类型，课程安排的校区都符合教学任务书的要求。无冲突性是个课程表必须满足的首要条件。课程的日组合优度高周上课次数大于的课在周内分散安排，不管是对于教师还是学生来说都是有必要的。教师在进行每节课的教学之前需要深入领会教学大纲的精神仔细研究教材内容恰当安排教学过程和认真编写教案。过于连续的课程安排会使得这些工作受到很大的影响，进而影响到教师课堂讲解。同样，对于学生来说，每次教学内容学习完毕后，学生需要时间来消化学习内容，进步理解和巩固所学知识。过于连续的课程安排会使学生疲于应付新的知识，又由于进度太快，前面知识掌。
7、递给填充基因的函数转。遗传操作的设计选择操作的设计在排课问题中，我们采用轮盘赌的方法进行选择操作。轮盘赌的方法是依据蒙特卡罗的方法设计的，类型于博彩游戏中的轮盘赌。轮盘被划分为不同比例的区域，这里的比例是根据个体适应度的大小分配的。适应度高的个体，在轮盘中占据较大比例的区域，因此被选中的概率就大，得以生存的概率就图染色体编码示意图江西财经大学本科毕业设计大。相反适应度小的个体被淘汰的可能性就很大。选择算法的操作过程就像在轮盘中投掷筛子，筛子落在的区域代表的个体被选中并得以生存或进行交叉操作,。在选择操作中，创建类型为见的维数组，用来记录染色体编号及其适应度值。检查种群中的染色体是否存在冲突，若存在冲突则其适应度为。将每条染色体的编号适应度值记录在中。计算。
8、中适应度值为的染色体数目，若为条，则其中条由适应度高的个体代替，其余利用填充染色体的函数重新生成。这样采用优秀个体和重新生成的新个体来替换存在冲突的被淘汰的个体，既可以提高种群的平均适应度，又给种群带来了新鲜个体，增加了种群的多样性。随后我们按染色体的适应度的大小进行降序排序，并把染色体适应度值最高的条染色体直接插入下代种群中，并且不对他们进行交叉操作。最后利用轮盘赌的方法，随机选择条染色体，并将其作为父个体插入下代种群中。选择操作最终为交叉操作形成配对库。交叉操作的设计交叉，是遗传算法中最主要的种操作。考虑到排课问题自身的特点，我们采用标准或传统的单点交叉，即在染色体编码串中随机设置个交叉点，然后在该点互相交换两个配对染色体的部分染色体。它的好处在。
9、递相应的教室信息表教室时间表，这江西财经大学本科毕业设计样就保证了每个课元的被安排在教学任务书规定的校区。这样填充的课表满足所有的硬性约束，是个可行的课表。冲突检测算法在初始化课表时，产生的每个课表均是满足所有硬性约束的可行课表。但是在进行交叉操作室，我们交换交叉点处两个课元的上课时间，其他不变。这样可能造成同时间同教师只能上门课的约束。所以这里的冲突检测函数只要检测同时间同教师是否只上门课。初始化判断是否小于课元总数，是则结束，没有冲突初始化判断是否小于课元总数，若不小于，则转比较课元与课元的教师是否相同，相同则转，转判断课元与课元的时间片是否有相同的，有则结束，返回冲突，转。排课问题中遗传算法的设计遗传算法的编码在遗传算法中如何描述问题的可行解，即把。
10、课程所属学院安排的具体见，班别是在教务处制定教学任务书时就跟课程绑定在起了，所以在利用排课系统进行排课之前，对于个课次来说，课程班别教师已经确定，排课系统只要确定该课程的上课时间及教室即可。我们把课程班别教师作为个元组考虑，称之为课元信息。我们为课元设置个编号唯标示个课元信息。江西财经大学本科毕业设计如图所示，代表第个课元信息的课元编号，代表第个课元分配的教师的编号，是为第个课元分配的时间片。我们在排课时，首先根据课元排课的难易程度，对课元进行排序。然后，根据排好序的课元信息来初始化每个课表的课元编号，这样就保证了在任课表中，每个课元的位置是相对固定的，在进行交叉操作时就可以直接交换相同位置的教室和时间片信息。又因为进行交叉的两条染色体都是可行的，利用这。
11、以排出可行的优化的课表。且减少了人力的消耗。时间安排对称方面的差异人工排课时，对周上课次数大于的课程的多次安排往往采用时间对称的方式。如周学时为的课程，安排在周节周三节周五节或周节周三节周五节。自动排课系统会尽量朝对称方面优化，但是结果往往会是周的节周三节周五节。节次优度方面的差异人工排课时，会尽量给课程安排较好的时间段，但是如果课程数目多，教学任务重时，排出张可行的课表都相当费时费力，如果再考虑节次优度，情况将更加复杂。因此，人工排课中虽然会考虑课程的节次优度，但最终排课时很难真正实施。计算机系统排课，在设置好节次优度的参数后，在迭代过程中，会使课程逐渐安排到节次优度高的时段上，而且不会费力。总结与展望对本文工作的总结排课问题的实质是为教师，学生的教学。
12、于破坏染色体形状的可能性小，但产生新个体的可能性也小，因此对于复杂的问题，这种交叉算子收敛速度很慢。交叉操作分两步实现。第步，对新代种群中的染色体随机两两配对选择操作中直接插入的条除外第二步是随机产生个之间的随机数，并与事先确定的交叉概率进行比较，以决定是否进行交叉。如果进行交叉操作，则随机产生个交叉点，并交换交叉点处基因的教室和时间。由于每个课程表中课元的位置是相对固定的，采用这种交叉方式并没有打乱课素，避免了班级和课程不对应的冲突，同时由于在生成初始种群时的个体排课方案都是可行的排课方案，教室容量和类型都满足上课要求，这样也避免了教室容量与班级上课人数不匹配的冲突。变异操作的设计在自然界中，发生变异基因突变的概率是很小的，尽管如此，但是它保证种群的多。
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学分制模式下基于遗传算法的排课系统的设计