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申请/专利权人：广州魔晶智能科技股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于遗传算法的智能排课方法、装置、终端和存储介质，基于遗传算法的智能排课方法根据接收到排课影响因素的编码、班级设置、课程设置和教师设置，通过预设随机函数生成原始编码，再对所述原始编码进行冲突检测，消除检测到的所述原始编码中的冲突编码，获得待选排课编码；通过预设目标课程生成算法，将待选排课编码进行迭代组合，获得第一组合排课编码和迭代组合次数；通过预设适应度获取算法，获取适应度，适应度包括待选排课编码的待选适应度和第一组合排课编码的第一适应度；基于待选适应度和第一适应度的比较结果、迭代组合次数和预设次数阈值的比较结果，输出目标课程编码，实现多个排课目标同时优化，提高了排课效果。

主权项：1.一种基于遗传算法的智能排课方法，其特征在于，所述基于遗传算法的智能排课方法包括以下步骤：根据接收到排课影响因素的编码、班级设置、课程设置和教师设置，通过预设随机函数生成原始编码，再对所述原始编码进行冲突检测，消除检测到的所述原始编码中的冲突编码，获得待选排课编码；通过预设目标课程生成算法，将所述待选排课编码进行迭代组合，获得第一组合排课编码和迭代组合次数；通过预设适应度获取算法，获取适应度，其中，所述适应度包括所述待选排课编码的待选适应度和所述第一组合排课编码的第一适应度；基于所述待选适应度和所述第一适应度的比较结果，以及所述迭代组合次数和预设次数阈值的比较结果，输出目标课程编码；所述待选排课编码由字符组成，所述预设目标课程生成算法包括预设第一生成方法、预设第二生成方法和预设第三生成方法，所述通过预设目标课程生成算法，将所述待选排课编码进行迭代组合，获得第一组合排课编码和迭代组合次数的步骤包括：通过所述预设第一生成方法、所述预设第二生成方法和所述预设第三生成方法中的至少两种方法，将所述待选排课编码进行迭代组合，获得第一组合排课编码和迭代组合次数，其中，所述预设第一生成方法为复制所述待选排课编码，所述预设第二生成方法为随机组合所述待选排课编码中的任两个编码，所述预设第三生成方法为将组成所述待选排课编码的任一字符随机变异；所述基于所述待选适应度和所述第一适应度的比较结果，以及所述迭代组合次数和预设次数阈值的比较结果，输出目标课程编码的步骤包括：在所述第一适应度大于所述待选适应度时，将所述第一组合排课编码作为初始编码，并按照所述预设目标课程生成算法继续组合生成第二组合排课编码，直至所述第二组合排课编码的第二适应度大于预设适应度阈值，以及所述第二组合排课编码的迭代组合次数小于预设次数阈值时停止迭代组合；检测并消除所述第二组合排课编码的冲突编码，获得第二待选编码，并将所述第二待选编码作为目标课程编码；在所述第一适应度小于或等于所述待选适应度时，将所述待选排课编码作为初始编码，并按照所述预设目标课程生成算法继续组合生成第三组合排课编码，直至所述第三组合排课编码的第三适应度大于所述预设适应度阈值，以及所述第三组合排课编码的迭代组合次数小于所述预设次数阈值时停止迭代组合；检测并消除所述第三组合排课编码的冲突编码，获得第二待选编码，并将所述第三待选编码作为目标课程编码；其中，所述通过预设适应度获取算法，获取适应度的步骤包括：通过所述预设适应度获取算法，获取课程离散度期望值、特殊课程期望值和理论课程期望值，以及所述课程离散度期望值的第一影响参数、所述特殊课程期望值的第二影响参数和所述理论课程期望值的第三影响参数；将所述课程离散度期望值和所述第一影响参数的乘积、所述特殊课程期望值和所述第二影响参数的乘积，以及所述理论课程期望值和所述第三影响参数的乘积之和作为适应度。

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