基于Python实现的成都高校排课系统

排课问题是高校教学管理中的重要环节，尤其在人口密集的大城市如成都，高效排课对于提升教学资源利用率至关重要。本文设计并实现了基于Python语言的高校排课系统，利用贪心算法和遗传算法相结合的方式，解决课程冲突问题。

首先，系统需要定义基础数据结构，包括教师、教室、课程等信息。以下是系统初始化部分的Python代码：

class Course:
    def __init__(self, name, teacher, duration):
        self.name = name
        self.teacher = teacher
        self.duration = duration

class Room:
    def __init__(self, name, capacity):
        self.name = name
        self.capacity = capacity

class Timetable:
    def __init__(self):
        self.courses = []
        self.rooms = []

    def add_course(self, course):
        self.courses.append(course)

    def add_room(self, room):
        self.rooms.append(room)

接下来是核心算法部分，采用贪心算法进行初步排课，并通过遗传算法迭代优化。以下为遗传算法的基本框架：

import random

def fitness(solution):
    conflicts = 0
    for i in range(len(solution)):
        for j in range(i + 1, len(solution)):
            if solution[i].teacher == solution[j].teacher or solution[i].duration & solution[j].duration:
                conflicts += 1
    return -conflicts

def genetic_algorithm(population_size, generations):
    population = [random.choice(courses) for _ in range(population_size)]
    for gen in range(generations):
        population = sorted(population, key=fitness, reverse=True)
        new_population = population[:2]
        while len(new_population) < population_size:
            parent1, parent2 = random.choices(population, k=2)
            child = crossover(parent1, parent2)
            if random.random() < mutation_rate:
                mutate(child)
            new_population.append(child)
        population = new_population
    return population[0]

通过上述方法，系统能够有效减少课程冲突，提高排课效率。此外，系统还提供了图形化界面，方便管理人员操作。

综上所述，该排课系统结合了多种算法优势，特别适合成都地区高校的实际需求，未来可进一步扩展支持更多功能模块。