侯若楠，范庆坤，张潇元

随着各大双一流建设高校完全学分制改革的深入，以及师资力量的提升，未来各大双一流建设高校能够提供的课程种类、总数必将有所增长，学生跨专业选课的意愿也将有一定幅度的提高。因此如何在教学资源配置过程中进一步突出学生的学业需求成为各个高校双一流建设中遇到的难点问题。为了解决这一难点，优化排课系统的算法必不可少。这是调度问题中关于排课问题的研究内容。研究方法是把师资力量、课程数量等相关教学资源按照有关约束条件放置在特定的教室和时间里面，目标是学生的选课组合数达到最大。因此本文通过对交叉和变异阶段产生的个体采用蒙特卡洛概率接受的办法，建立三维空间编码的遗传算法，即为构建出的排课系统算法模型。

1 问题分析及模型假设

从已有的研究来看，利用遗传算法]1[求解排课问题，约束条件主要为避免班级、教室、课程、教室等排课要素之间发生冲突，有效利用各种资源，使排出的课表更加人性化，学生和老师的满意度最高。本文假设师资力量和教室数目可以满足所有开课需要，即排课问题中面临的硬约束条件减少；但由于同一时间可以安排多门课程供学生自行选择和一门课程下属有许多子类别的影响，因此我们需要增设部分软约束条件对算法进行优化。

2 排课系统数学模型的建立

经典遗传算法具有早熟性，经过一定的迭代之后，种群的多样性有所降低，从而导致算法过早地收敛，很可能只会获得局部最优解。……