遗传算法(Genetic Algorithms，简称GA)是一种新发展起来的优化算法，它 是模拟自然界生物优胜劣汰进化过程的一种全局优化搜索算法。遗传算法可以利 用简单的编码技术和繁殖机制来表现复杂的现象，从而解决非常困难的问题，特 别是它的操作只面向编码串，与解空间的数学函数无关，使得遗传算法尤其适合 常规方法无法解决的、高度复杂的问题。目前遗传算法已被广泛应用于许多实际 问题，已成为人们用来解决高度复杂问题的一种新思路和新方法。 排课问题是一种非常复杂的问题，其目的是在教师、班级、学校硬件资源、 上课时间等多种因素条件限制下，找出尽可能的最佳方案。其排列组合的特性， 造成了其解的复杂性。 本文首先介绍了排课过程中要遵循的原则和注意的一些问题，然后介绍了遗 传算法的生物学方面的一些概念、基本思想、基本操作方法及相比其它算法的优 点特点，简述了遗传算法的数学基础理论，并对适应度函数进行了研究和总结了 各国学者针对遗传算法存在的问题进行了许多改进的方法，提出了进化状态可控 遗算法具有智能功能的方法。 最后以某学校的排课问题作为研究对象，引入遗传算法和进化状态可控型遗 传算法，通过计算机模拟的结果验证了可控型遗传算法的有效性和进行排课的可 行性。 关键词：遗传算法 遗传操作 排课 多样度 进化状态