2014年薪高考后，排课问题历史由来已久！

算法

自2014年高考以来，排课问题由来已久，每个学校都存在。 是教学工作正常有序开展的基本保证。 分析当前的班级调度算法并找到最优算法是很困难的。 不同学校只能根据自己的特点寻找可行的算法来设计排课系统。

为了保证教学顺利有序地进行，严格执行教学计划是教学管理的中心环节。 为了达到培养学生的目的，提高教学质量，合理安排课表起到解决作用。 随着计算机的广泛应用，各学校都在深入发展信息化管理。 在此基础上，排课问题从原来的手工排课逐渐被计算机智能排课所取代。

以下是一些比较著名的算法：

1. 简称GA（遗传算法）

遗传算法最早由美国大学J.教授于1975年提出，是从生物世界的进化规律（适者生存，适者生存的遗传机制）演化而来的一种随机搜索方法。 该算法的主要特点是直接对结构对象进行操作，不受求导和函数连续性的限制； 具有固有的隐式并行性和更好的全局优化能力； 它采用概率优化方法，可以自动获取并引导优化的搜索空间，并自适应地调整搜索方向，而不需要确定性规则。

遗传算法从代表问题的一组可能的潜在解决方案的群体开始，并且群体由一定数量的基因编码个体组成。 每个个体实际上都是一个具有特征染色体的实体。 染色体作为遗传物质的主要载体，是多个基因的集合。 其内在表达（即基因型）是基因的某种组合，决定了个体外形的外在表达。 例如，黑头发的特征是由染色体控制的。 特征是由特定的基因组合决定的。 因此，一开始就需要完成从表型到基因型的映射，即编码。 由于模仿遗传编码的工作非常复杂，所以我们经常进行简化，比如二进制编码。 第一代种群产生后，根据优胜劣汰、适者生存的原则，一代又一代地进化，产生越来越好的近似解。 在每一代中，根据个体在问题域中的适应度进行选择，并借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，生成代表新解集的群体。 这个过程将导致种群比上一代更能适应环境，就像自然进化一样。 最后一代群体中的最优个体可以被解码并用作问题的近似最优解。

遗传算法包括选择、交叉和变异三种操作。 经过几十年的发展，遗传算法得到了改进和优化，在解决排课问题中发挥了巨大的作用。

2.（回溯算法）

回溯算法也称为启发式方法。 它是一种系统地寻找问题解决方案的方法。 回溯算法的基本思想是：从一条路径往前走，能前进就前进，不能前进就后退，再尝试另一条路径。

回溯算法是一种既系统又跳跃的搜索算法。 它在包含问题所有解的解空间树中按照深度优先策略从根节点开始搜索解空间树。 当算法搜索解空间树中的任何节点时，它总是首先确定该节点是否肯定不包含问题的解。 如果肯定不包含，则跳过系统搜索以此节点为根的子树，逐层回溯到其祖先节点。 否则，进入子树，按照深度优先策略继续搜索。 当使用回溯法寻找一个问题的所有解时，必须追溯到根，并且必须搜索完根节点的所有子树才结束。 当用回溯法寻找问题的任意解时，只要找到问题的一种解即可结束。 这种以深度优先的方式系统地寻找问题解的算法称为回溯法，适合解决有大量组合的问题。

3.、简称SAA（模拟退火算法）

模拟退火算法是由其他人于1983年提出的，它源自固体退火的原理。 将固体加热至足够高的水平，然后缓慢冷却。 当加热时，固体内部粒子随着温度升高而变得无序，内能增加，而当缓慢冷却时，粒子逐渐变得更加有序，在各个温度下达到平衡状态，最后在室温下达到基态温度升高，内能降到最低。 根据准则，粒子在温度T达到平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E是温度T下的内能，ΔE是其变化量，k是常数。 利用固体退火模拟组合优化问题，模拟内能E为目标函数值f，温度T演化为控制参数t，即得到求解组合优化问题的模拟退火算法：从初始解i和控制参数的初始值t开始，对当前解重复“生成新解→计算目标函数差值→接受或丢弃”的迭代，逐渐衰减t值。 算法终止时的当前解是得到的近似最优解，它是基于蒙特卡罗迭代求解方法的一种启发式随机搜索过程。 退火过程由冷却时间表( )控制，包括控制参数的初始值t及其衰减因子Δt、每个t值处的迭代次数L以及停止条件S。

模拟退火方法在实际应用中多用于解决优化问题，因此在解决课程调度问题上也取得了一定的成功。

除上述算法外，国内外还有不少学者从课程要素、资源匹配、分组优化策略等不同角度对课程调度问题进行了研究。 基于课程要素相关计算的高校课程排班算法从课程要素角度分析课程排班问题； 基于课程要素和回溯算法的实验室智能课程排课和预约将课程要素问题和回溯算法结合起来设计算法。 智能排课系统和多约束条件下的资源分配模型提出了资源分配的排课模型。 排课问题中的群体优化决策算法根据群体优化策略来研究排课问题。 基于资源匹配的大学课程排课方法是一种基于资源匹配的大学课程排课方法。

如上所述，到目前为止，还没有真正好的算法来解决自动排课问题。 虽然目前有多种排课系统来完成排课任务，但算法的质量仍然有待解决。 在实际使用中。

宏图教育

令人欣喜的是，宏图教育与国家顶尖科研机构共同打造的原创蚁群算法，取得了良好的效果。 与之前的任何算法相比，它都取得了很大的进步。 具有排课快、准确、精度高的特点。 该算法在国内处于顶尖水平。 选班教学在我国尚处于起步阶段。 美国等国家虽然有一些经验，但在义务教育阶段的班级数量和教学过渡方面存在差异。 因此，基于我国国情的选课、移班的学科教学策略探索仍需进一步探索。 我国大量教育企业多年来一直在研究免费课堂教学系统。 宏图教育-轻松排课等优秀的免费课程系统已逐渐得到众多院校的广泛认可。 它们曾经在现有的免费课堂区域很受欢迎。 更高的市场份额。 可以说，动课教学的实施并不在于技术难度和算法的先​​进性，而在于如何协调各方诉求，这是动课成功实施的关键。 在这方面，宏图教育排课器显然走在了行业的前列。