基于排课软件的南通高校课程安排优化解决方案

随着教育信息化的不断发展，排课软件在高校教学管理中的作用日益凸显。南通地区的多所高校在课程安排过程中面临教师资源分配不均、教室利用率低等问题，亟需一种高效、智能的排课系统来优化资源配置。

本方案提出了一种基于约束满足问题（CSP）和遗传算法的排课软件设计方案。该系统通过构建课程、教师、教室等实体之间的约束关系，利用遗传算法进行全局优化，确保课程安排的合理性与可行性。具体实现中，采用Python语言编写核心逻辑，使用NumPy进行数值计算，借助Django框架搭建Web界面，使得用户能够方便地进行排课操作与结果查看。

示例代码如下：

    import numpy as np
    from deap import base, creator, tools

    # 初始化参数
    creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
    creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

    toolbox = base.Toolbox()
    toolbox.register("attr_bool", np.random.randint, 0, 2)
    toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=100)
    toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

    def eval_func(individual):
        # 简单评估函数，实际应用中应根据具体约束条件设计
        return sum(individual),

    toolbox.register("evaluate", eval_func)
    toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
    toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=1, indpb=0.1)
    toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

    pop = toolbox.population(n=50)
    for gen in range(100):
        offspring = algorithms.varAnd(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
        fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
        pop = toolbox.select(offspring, k=len(pop))
    

本方案不仅提升了南通高校的课程安排效率，也为其他地区提供了可复用的技术参考，具有良好的推广价值。