利用元启发式自适应精英遗传算法实现大学课表排程

利用元启发式自适应精英遗传算法实现大学课表排程

项目介绍

在教育领域中，高效且公平的课表编排是一项挑战性的任务。University Timetable Scheduling Using Metaheuristic Adaptive-Elitist Genetic Algorithm 是一个研究项目，它提出了一种利用高级优化策略——自适应精英遗传算法来解决这个问题。该项目提供了一个直观的交互界面，让用户能够轻松添加教师、教室、课程和班级，然后生成理想的课表。

项目技术分析

这个系统基于 Python 开发，并使用了以下关键技术和库：

1. 自适应精英遗传算法：这是一种强大的全局优化技术，能够通过模拟自然选择过程，在迭代中保持优秀解（精英），同时适应性地调整算法参数以提高搜索效率。
2. Numpy：用于处理大规模多维数据，确保算法在计算密集型操作中的高效性。
3. PyQT5：提供了图形用户界面（GUI），使得用户可以方便地输入数据并查看结果。
4. psutil：用于监控进程资源消耗，可能用于优化程序性能。

项目及技术应用场景

该解决方案非常适合于大学教务部门或大型学院进行课表规划。利用自适应精英遗传算法，系统能够在复杂约束条件下找到平衡的教学安排，避免时间冲突和资源浪费。此外，其可扩展性意味着它可以适应不同的学校规模和学科结构。

项目特点

1. 智能优化：通过运用元启发式算法，系统能自动寻找到满足多种限制条件的最佳课表。
2. 用户友好：直观的GUI设计，让非程序员也能轻松上手。
3. 灵活性：支持动态添加和修改课程信息，适应教学计划的变化。
4. 文档齐全：附带完整的教育文档，便于理解项目背景和技术细节。
5. 轻量级依赖：仅需安装几个常见的Python库即可运行，降低了部署难度。

要了解更多详情或寻求技术支持，请联系项目作者 [e-mail]。

现在就开始，将这项创新技术引入您的校园，让课表制定变得更简单、更高效！

克隆项目仓库：
```shell
git clone https://github.com/your-repo-url.git

安装依赖：
```shell
pip install numpy pyqt5 psutil

运行项目：
```shell
cd your-project-directory
python main.py