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随着教育信息化的发展，排课表软件在高校教学管理中发挥着越来越重要的作用。海口地区的高校在课程安排过程中面临诸多挑战，如教室资源有限、教师时间冲突、课程类型复杂等问题。为此，本文提出一种基于排课表软件的课程安排系统，旨在提高课程编排的智能化水平。

该系统采用遗传算法作为核心优化方法，通过模拟生物进化过程，对课程进行自动分配。具体而言，系统首先收集教师、教室和课程的基本信息，构建约束条件模型。然后，利用遗传算法生成初始解，并通过交叉、变异等操作不断优化解的质量，最终得到合理的排课方案。

在代码实现方面，系统使用Python语言编写，主要依赖于NumPy库进行数值计算，以及DEAP库实现遗传算法。以下为部分关键代码示例：

    import numpy as np
    from deap import base, creator, tools

    # 初始化参数
    creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
    creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

    toolbox = base.Toolbox()
    toolbox.register("attr_bool", np.random.randint, 0, 2)
    toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=100)
    toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

    def eval_func(individual):
        # 简单评估函数，实际应用中应根据约束条件进行调整
        return sum(individual),

    toolbox.register("evaluate", eval_func)
    toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
    toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=1, indpb=0.1)
    toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

    # 运行遗传算法
    pop = toolbox.population(n=50)
    for gen in range(100):
        offspring = algorithms.varAnd(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
        fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
        # 后续处理逻辑...
    

该系统的成功实施，不仅提高了海口高校的排课效率，也为其他地区提供了可借鉴的技术方案。