1、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。

2、传效率的大小。结果如表所示。表交叉概率对排课效率的影响单位秒编号实验实验二实验三平均值从表可以看出，交叉概率越大，遗传效率越高。排课问题在充分交叉的情况下，可明显提高效率。所以本文取交叉概率为。变异概率对排课效率的影响在自然界中，生物产生变异基因突变的概率是很小的，正是因为如此，种江西财经大学本科毕业设计群在世代相传。同样，为了维持种群的稳定性，遗传操作中变异概率不能设置过大。但是当变异概率设置过小，却会导致全局搜索难于进行，因为缺少变异，种群往往在局部搜索，很难跳出来。这就使得些资源难以得到利用，这样往往排不出课表或课表质量较差。本文测试了交叉概率为时，遗传效率的大。

3、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以排出可行的优化的课表。

4、码模型。适应函数的设计在遗传算法中，适应度值是用来区分群体中个体好坏的标志。遗传算法正是根据适应值对个体进行选择的。在实际操作中，适应函数的设计对算法的收敛性及收敛速度的影响较大。本文根据排课问题的求解目标，并考虑系统与排课者的交互，设计了合理的适应度函数。遗传算子遗传算法的三个算子分别是交叉概率对排课效率的影响交叉操作是产生新个体的重要操作，交叉概率决定了交叉操作的频率。交叉概率越大，则频率越高。当交叉频率很高时，可以很快地收敛到最优解区域。般选择较大的交叉概率，以尽量产生优秀的个体。但交叉频率过高时，可能造成种群早熟，得到局部最优解。本文分别测试了交叉概率为时，遗。

5、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。

6、。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。

7、。表交叉概率对排课效率的影响单位秒编号实验实验二实验三平均值从表可以看出，过低的变异概率导致遗传效率较低，过大的变异概率导致种群的遗传效率严重下降。本文取。遗传代数对排课结果的影响遗传代数决定遗传操作的次数，遗传代数越大，遗传操作所用的时间相应增加。如果遗传代数过小，种群还没有收敛到最优解就结束。当遗传代数过高时，种群可能会出现大量同个体，种群几乎停止进化，甚至可能出现退化。本文测试了遗传代数为时，所得出的最优课表的适应度值，如表所示。表遗传代数对排课结果的影响编号实验实验二实验三实验四平均值从表可以看出，遗传代数并不是越大越好。本文取遗传代数为。江西财经大学本科毕业。

8、工学院学报，周明，孙树栋遗传算法原理及其应用长沙国防工业出版社，吴金荣求解课表问题的分支定界法运筹与管理何永太二部图再排课系统设计中的应用安徽水利水电职业技术学院学报胡顺仁，邓毅，王铮基于高校排课系统中的图论问题研究计算机工程与应用胡小兵，鲁宏伟基于模糊专家系统的排课关键技术研究长沙电力学院学报自然科学版黄干平，姚自珍，张轶静使用模拟退火算法求解排课问题武汉大学学报自然科学版彭超禁忌搜索求解排课问题的研究张林基于蚁群算法的排课系统研究与设计硕士论文合肥安徽大学，郑立平，郝忠孝遗传算法理论综述计算机工程与应用王志美，陈传仁遗传算法理论及其应用发展内蒙古石油化工王小平，曹。

9、计结果分析根据表的参数的设置，本文进行了次测试，结果如表所示。表遗传操作结果表编号初始种群最大适应度值最优课表适应度值遗传操作耗时平均值从表可以看出，通过设计的排课算法对初始解进行优化，适应度平均提高了，适应度有明显的进化趋势，说明本文设计的染色体编码和适应度函数能够较好的反映排课的需求。与传统的人工排课方式的比较如下相似方面无冲突性指课程表必须满足所有硬性约束。无论是人工编排的课程表还是排课系统自动编排的课程表都不存在冲突问题，即没有同时间个教师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。

10、何保证每个学生每个学期的必修课在时间安排上定不冲突，以保证学生都能按照教学计划的要求选到必修课也是进步研究的个重点。本文所用的测试数据的规模偏小，不能获得对算法和系统的客观评价，下步将针对完整的教学任务进行测试。应用多种群的并行遗传算法求解排课问题也是进步改进排课效果的个方向。尽管个种群进行遗传已经取得满意结果，但如果利用多个种群同时进遗传操作，并在种群间进行交叉，势必可以更好地提高子代的适应度，使遗传操作更快的收敛。进步改进和完善系统设计的各个方面，包括界面设计数据交换等，力争使系统达到实际应用的目标。江西财经大学本科毕业设计参考文献薛冬梅充分利用资源科学合理排课中。

11、明遗传算法理论应用及软件实现西安西安交通大学出版社，薛华成管理信息系统北京清华大学出版社，蔡淑琴管理信息系统北京科学出版社，邹跃人性化排课算法的构造与设计重庆科技学院学报林志雄排课数学模型及其算法龙岩学院学报王昊亮，李刚程序设计教程北京清华大学出版社，美，从入门到精通北京电子工业出版社，萨师煊，王珊数据库系统概论北京高等教育出版社，李律松，陈少刚，沈刚数据库高级教程北京清华大学出版社，王晟数据库开发经典案例解析北京清华大学出版社，何鹏飞，王政用的排课算法。随着现代智能优化技术的出现和发展，模拟退火算法禁忌搜索算法蚁群算法遗传算法等被应用到排课问题中。模拟退火算法是等人。

12、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五个因素组成的目标空间上进行求解，结果比较理想。对进步研究的展望本文提出的基于遗传算法的排课方案，在定程度上可以满足实际的需求。但是课表中蕴含着纷繁复杂的约束条件，想设计出个满足实际应用的通用的排课算法，还需要做更多的分析和研究。为了完善并克服存在的问题，进步的研究工作主要在以下几个方面目前高校普遍存在多个校区，如何让老师在两次课之间尽量在同校区上课，学生和老师的两次课教室距离最优，是减少教师和学生流动的关键。在排课时，如。

参考资料：

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[20]应用文写作类型教育培训精选课件PPT（25页） 编号19260（第25页，发表于2022-06-24）