大家好呀，今天跟大家聊聊我们公司最近在扬州搞的一个小项目——排课系统。这事儿说起来还挺有意思，因为我们公司主要做教育相关业务，所以排课对我们来说是个大问题。扬州这边有一家合作的教育机构，他们特别头疼课程安排，每次都要手动调整，效率低得不行。

先简单介绍一下背景吧。这家公司有几十个老师，每个老师都有自己的专长领域，比如数学、英语、编程等。同时，他们的学生也是五花八门，有小学生、初中生还有高中生。这样复杂的教学需求，靠人工排课简直就是一场灾难。于是他们找到我们公司帮忙开发一个自动化的排课系统。

我们团队一开始讨论的时候就决定，要用Python来做这个事情。为什么呢？因为Python语法简单，而且有很多现成的库可以帮我们快速搭建功能。比如说，我们可以用Pandas处理数据，用Matplotlib画图表，甚至还能用一些AI算法来优化排课结果。

接下来我就给大家看看核心代码的部分。首先是读取数据：

import pandas as pd

# 读取教师信息
teachers = pd.read_excel('teacher_data.xlsx')

cas单点登陆

然后是定义排课规则。这里我们设定了一些基本条件，比如每个老师的课不能超过每天四节，同一时间段内不能有两个老师在同一教室上课等等。

def validate_schedule(schedule):
    for teacher in teachers['name']:
        if len([s for s in schedule if s['teacher'] == teacher]) > 4:
            return False
    return True

最后就是最复杂的地方了——算法部分。我们采用了遗传算法来寻找最优解。简单来说，就是模拟自然界的进化过程，让不同的排课方案相互竞争，最终得到一个比较合理的安排。

from deap import base, creator, tools, algorithms

# 初始化遗传算法环境
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=len(teachers))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义评估函数
def evaluate(individual):
    schedule = create_schedule(individual)
    if not validate_schedule(schedule):
        return float('inf'),
    return calculate_cost(schedule),

toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

pop = toolbox.population(n=100)
result = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, verbose=True)

整个系统做完之后，效果相当不错。以前人工排课可能要花几天时间，现在只要几秒钟就能搞定。而且排出来的课表更加均衡，老师们也不再抱怨太累了。

总之，这次在扬州做的排课系统项目让我们公司积累了不少经验。希望未来能继续用技术帮助更多教育机构解决问题！

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