小李: 嘿，小王，我最近在研究广东某高校的排课系统源码，想了解下这个系统的核心技术。
小王: 哦？这听起来挺有趣的。这个系统主要解决什么问题呢？
小李: 它主要是为了优化学校的课程安排，减少教师和教室资源的冲突，提高教学效率。
小王: 明白了。那它的核心算法是什么？
小李: 这个系统使用了一种基于遗传算法的排课模型。首先定义了课程、教师、教室等对象，然后通过遗传算法来优化课程表。
小王: 具体的代码是怎么样的呢？可以给我看看吗？
小李: 当然可以。这是一个简单的Python代码示例，用于初始化课程对象：
class Course:
def __init__(self, name, duration, teacher, classroom):
self.name = name
self.duration = duration
self.teacher = teacher
self.classroom = classroom
小王: 这个类定义看起来不错。那遗传算法的部分是如何实现的呢？
小李: 遗传算法部分主要包括选择、交叉、变异三个步骤。这是选择操作的一个示例：
def select(population, fitness_scores):
selected = []
total_fitness = sum(fitness_scores)
for _ in range(len(population)):
pick = random.uniform(0, total_fitness)
current = 0
for i in range(len(population)):
current += fitness_scores[i]
if current > pick:
selected.append(population[i])
break
return selected
小王: 看起来这个系统确实考虑到了很多细节，从对象定义到遗传算法的应用都处理得非常细致。
小李: 是的，这个系统不仅考虑了基本的功能需求，还引入了一些高级算法来提升性能。
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