Alice
嗨，Bob，听说你们公司最近开发了一款新的排课软件？能给我讲讲吗？
Bob
当然可以！我们团队主要负责解决学校排课问题。你知道的，这涉及到很多复杂的时间表调度。
Alice
听起来很有趣！你们是怎么开始这个项目的呢？
Bob
首先，我们需要明确需求。比如，每个教师的教学时间不能冲突，教室资源也要合理分配。
Alice
明白了，那你们用了什么样的数据结构来存储这些信息？
Bob
我们使用了一个二维数组来表示时间表，行代表时间块，列代表课程或教师。
Alice
那你们是如何优化算法的呢？毕竟这可能是个NP难问题。
Bob
确实如此。我们采用了遗传算法进行优化，它能够在较短时间内找到接近最优解的方案。
Alice
太棒了！能否分享一些具体的代码片段？
Bob
当然，这是我们的遗传算法核心部分：
def genetic_algorithm(population_size, generations):
population = initialize_population(population_size)
for generation in range(generations):
fitness_scores = evaluate_fitness(population)
parents = select_parents(population, fitness_scores)
offspring = crossover(parents)
population = mutate(offspring)
return population[find_best_solution(population)]
]]>
这段代码实现了基本的遗传算法框架，包括初始化种群、评估适应度、选择父代、交叉以及变异。
Alice
非常清晰！最后，你们如何确保软件能在公司内部顺利推广？
Bob
我们组织了多次培训，并且持续收集反馈，不断改进用户体验。
Alice
谢谢你的详细解答，我对这个项目有了更深的理解。
Bob
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不客气，如果有任何技术问题，随时来找我。
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