随着教育信息化的不断推进，高校排课系统的智能化和自动化成为提升教学管理效率的重要手段。本文以泉州市某高校为背景，设计并实现了一个基于Python的排课系统。该系统采用遗传算法进行课程安排优化，有效解决了教室、教师和时间资源的冲突问题。

系统的核心模块包括课程信息输入、教师与教室资源管理、排课算法执行以及结果可视化展示。其中，排课算法部分使用了Python中的DEAP库进行遗传算法的实现。通过设置适应度函数，系统能够根据课程优先级、教师偏好和教室容量等因素进行智能调度。

在具体实现中，系统首先读取Excel格式的课程数据，然后对数据进行预处理，确保其符合排课规则。接着，利用遗传算法对课程进行多代进化，最终生成最优的排课方案。此外，系统还提供了图形界面，方便管理人员查看和调整排课结果。

实验表明，该系统在处理复杂排课任务时具有较高的效率和准确性，能够显著减少人工干预，提高教学资源的利用率。未来，系统将进一步引入机器学习技术，以实现更智能的排课决策。

科研管理系统

以下是系统核心代码片段：

    import random
    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", random.randint, 0, 1)
    toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=10)
    toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

    def eval_func(individual):
        return sum(individual),

    toolbox.register("evaluate", eval_func)
    toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
    toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=1, indpb=0.05)
    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))
    

通过上述方法，系统实现了高效的课程安排功能，为泉州地区高校的排课工作提供了有力的技术支持。