排课系统
小李: 嗨，小张，我最近在研究如何设计一个高校排课系统，你有什么好的建议吗？
小张: 当然有！首先，我们需要明确排课系统的目标，比如最大化教师和学生满意度，同时确保资源的有效利用。这涉及到课程时间表的合理安排。
小李: 明白了。那么我们从哪里开始呢？
小张: 我们可以从设计系统的基本架构开始。一个基本的排课系统包括用户界面、数据库和核心算法三部分。用户界面负责展示信息并接收输入；数据库存储课程、教室、教师和学生等数据；核心算法则负责根据规则生成最优的时间表。
小李: 那么核心算法怎么实现呢？
小张: 这里我们可以使用遗传算法或模拟退火算法来寻找最优解。这些算法能够处理复杂的约束条件，比如教室容量限制、教师偏好等。
小李: 看起来很复杂啊。你能给我一些具体的代码片段吗？
小张: 当然可以。下面是一个简单的遗传算法实现片段：
import random
class Schedule:
def __init__(self):
self.courses = []
def fitness(self):
# 计算适应度值，这里简化为满足所有硬性约束的数量
pass
def generate_population(population_size):
return [Schedule() for _ in range(population_size)]
def select_parents(population):
# 使用轮盘赌选择法选择两个父代个体
pass
def crossover(parent1, parent2):
# 交叉操作，生成两个新的后代个体
pass
def mutate(individual):
# 变异操作，随机改变某个课程的时间
pass
population = generate_population(100)
for generation in range(1000):
new_population = []
for _ in range(len(population)):
parent1, parent2 = select_parents(population)
child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
mutate(child1)
mutate(child2)
new_population.append(child1)
new_population.append(child2)
population = new_population
best_schedule = max(population, key=lambda x: x.fitness())
]]>
小李: 哇，看起来很有用。谢谢你的分享！
