在当前教育信息化快速发展的背景下，排课软件已成为高校教学管理的重要工具。针对湘潭地区多所高校的课程安排需求，本文设计并实现了一款基于Python的排课软件，旨在提高排课效率与准确性。

排课问题本质上是一个复杂的约束满足问题（CSP），涉及教师、教室、时间等多个维度的限制条件。为了实现高效的排课逻辑，本文采用遗传算法（GA）对课程进行优化分配。该算法通过模拟生物进化过程，逐步逼近最优解，适用于大规模数据场景。

在技术实现上，软件使用Python语言开发，利用NumPy进行数值计算，Pandas处理数据结构，同时结合Flask框架构建Web界面，方便用户操作。代码部分如下：

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

    # 定义问题参数
    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，实际应用中需根据具体规则定义
        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)
        # 后续迭代步骤...
    

本系统已在湘潭某高校试运行，有效减少了人工排课的工作量，并提升了课程安排的合理性。未来可进一步引入机器学习模型，以实现更智能化的排课决策。