随着高等教育规模的扩大，合理地进行课程安排成为各高校管理的重要环节。在晋中地区，众多高校面临着复杂的排课需求，如教师资源分配、教室使用限制以及学生选课偏好等。为了提高排课效率并减少人工错误，我们设计并实现了一款基于Python语言的排课表软件。

该软件的核心功能在于通过构建数学模型来模拟排课过程，并采用遗传算法（Genetic Algorithm）对排课方案进行优化。首先，我们将所有课程、教师、教室及时间作为输入数据存储在一个二维数组中；然后定义适应度函数，用于评估每种可能的排课方案是否满足约束条件，例如避免同一教师连续授课、确保教室容量足够等；最后，利用遗传算法迭代求解最优解。

下面展示了一个简单的Python代码片段，用于生成随机初始种群：

        import random

        def generate_initial_population(population_size, chromosome_length):
            population = []
            for _ in range(population_size):
                chromosome = [random.randint(0, chromosome_length - 1) for _ in range(chromosome_length)]
                population.append(chromosome)
            return population
        

在实际应用中，该软件已成功部署于晋中某大学的信息中心服务器上，显著提升了日常教学工作的组织效率。此外，为了增强用户体验，我们还增加了图形界面支持，使得非技术人员也能轻松操作。

单点登录跨域解决方案

总结来说，这款排课表软件不仅解决了晋中地区高校长期以来存在的排课难题，也为其他类似场景提供了可借鉴的技术方案。未来我们将继续探索更先进的机器学习方法，进一步提升系统的智能化水平。