在现代教育信息化背景下，合理高效的课程安排对于提高教学质量具有重要意义。镇江作为历史文化名城，其高等教育机构众多，学生数量庞大，传统手工排课模式已难以满足日益增长的教学需求。因此，开发一款适用于本地高校的排课软件显得尤为必要。

排课软件的核心在于解决复杂的约束条件问题，如教师时间冲突、教室容量限制以及学生选课偏好等。为实现这一目标，本文采用了一种基于遗传算法的排课策略。该算法模拟自然选择过程，通过交叉变异操作不断迭代优化初始解，最终生成满足所有约束条件的最优排课方案。

下面展示部分关键代码示例：

        import random

        class Course:
            def __init__(self, name, duration, teachers):
                self.name = name
                self.duration = duration
                self.teachers = teachers

        class Timetable:
            def __init__(self):
                self.courses = []

            def add_course(self, course):
                if not any(t in self.courses for t in course.teachers):
                    self.courses.append(course)
                    return True
                else:
                    return False

        def genetic_algorithm(population_size, generations, courses):
            population = [Timetable() for _ in range(population_size)]
            for generation in range(generations):
                fitness_scores = [(t, self.evaluate_fitness(t)) for t in population]
                parents = sorted(fitness_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:population_size//2]
                children = []
                while len(children) < population_size:
                    parent1, score1 = random.choice(parents)
                    parent2, score2 = random.choice(parents)
                    child = self.crossover(parent1, parent2)
                    if random.random() < 0.1:
                        child = self.mutate(child)
                    children.append(child)
                population = children
            best_timetable = max(population, key=lambda t: self.evaluate_fitness(t))
            return best_timetable

        

上述代码片段展示了遗传算法的基本框架，包括个体初始化、适应度评估、交叉与变异操作等步骤。实际应用中还需进一步细化参数配置及约束处理逻辑。

本研究不仅提升了镇江高校的排课效率，也为其他地区的类似项目提供了参考范例。未来可考虑引入更多智能化元素，例如机器学习预测模型，以增强系统的灵活性与适应性。