张老师：小李，你最近在研究我们学校排课系统的源码吗？
小李：是的，张老师。我发现这个系统非常复杂，尤其是在处理课程冲突和教师时间安排上。
张老师：确实如此。我注意到你们学校的排课系统使用了一种基于遗传算法的方法来优化排课方案。你能给我解释一下这部分的代码吗？
小李：当然可以。这里是一个简单的遗传算法实现片段：
def fitness_function(schedule):
conflicts = 0
for course in schedule:
if schedule.count(course) > 1:
conflicts += 1
return -conflicts
def crossover(parent1, parent2):
crossover_point = random.randint(1, len(parent1)-1)
child1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]
child2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]
return child1, child2
def mutation(individual):
index = random.randint(0, len(individual)-1)
individual[index] = random.choice(courses)
return individual
# 遗传算法主循环
population = initialize_population()
for generation in range(num_generations):
population = sorted(population, key=fitness_function, reverse=True)
new_population = []
for i in range(0, len(population), 2):
parent1 = population[i]
parent2 = population[i+1]
child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
new_population.append(mutation(child1))
new_population.append(mutation(child2))
population = new_population
]]>
张老师：这看起来很不错。遗传算法确实能有效减少课程冲突。那么，系统是如何处理教师时间安排的呢？
小李：在这个系统中，我们还考虑到了教师的时间安排。我们在每个教师的可用时间段内随机选择一个时间段来安排课程。这是一个简化版的示例代码：
def assign_teacher_courses(teacher, courses):
teacher_schedule = []
for course in courses:
available_timeslots = get_available_timeslots(teacher)
timeslot = random.choice(available_timeslots)
teacher_schedule.append((course, timeslot))
return teacher_schedule
]]>
张老师：非常感谢你的分享，小李。这些代码对我们的研究非常有帮助。
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