小明：最近我在研究一个走班排课系统，感觉挺复杂的。你有没有什么好的建议？
小李：你可以考虑使用遗传算法来优化课程安排，这和航天领域的轨道优化很像。
小明：遗传算法？具体怎么实现呢？
小李：比如你可以用Python写一个简单的例子。先定义一个班级、教师、教室等资源，然后生成随机的排课方案，再通过适应度函数评估优劣。
小明：那代码是怎样的？
小李：这里是一个简单的示例：
import random
# 定义班级和课程
classes = ['Class1', 'Class2']
courses = ['Math', 'Physics', 'Chemistry']
# 随机生成排课方案
def generate_schedule():
schedule = {}
for c in classes:
schedule[c] = random.choice(courses)
return schedule
# 适应度函数（简单模拟）
def fitness(schedule):
score = 0
for c, course in schedule.items():
if course == 'Math':
score += 1
return score
# 遗传算法主函数
def genetic_algorithm():
population = [generate_schedule() for _ in range(10)]
for _ in range(100):
ranked = sorted(population, key=lambda x: fitness(x), reverse=True)
selected = ranked[:2]
offspring = [selected[0], selected[1]]
population = selected + [generate_schedule() for _ in range(8)]
return ranked[0]
print(genetic_algorithm())
小明：这个例子虽然简单，但确实能说明问题。不过航天领域是怎么用类似方法的？
小李：比如卫星轨道计算中也会用到优化算法，确保卫星在最短时间内完成任务。这和排课系统的资源调度有异曲同工之妙。
小明：明白了，看来计算机科学真的可以应用到很多领域。
小李：没错，跨学科的结合往往能带来意想不到的突破。
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