排课宝是一款专为教育工作者和培训机构设计的智能课程管理工具，支持自动排课、调课、课表管理及学员管理等功能，让教学安排更高效便捷。

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CSP+启发式*算法：(约束满足问题) 用于生成满足硬约束的初始解

1. 数据初始化

1. 科学需求收集：收集每个班级需要上的课程和对应课时数
2. 教师任务分配：将每个教师需要教授的课程、班级和课时数整理成任务列表

3. 初始化空课表：

   1. 初始化一个三维数组，第一维：周次，第二维：节次，第三维：班级
   2. 数组中每个元素初始值设置为0
   3. 在后续的算法中，这些位置会被填充为对应的课程 ID

4. 教师工作量优先级：对教师授课课时数进行排序，工作量大的教师优先安排

   1. 这是CSP（约束满足问题）算法中常用的启发式策略之一
   2. 这样可以减少后期冲突
   3. 解释了为什么体育课排在第一节的频率比较高

5. 设置课程优先时间槽：课程可以安排在哪些节次上

   1. 主课程语数英优先安排在上午
   2. 体育课不安排在中午
   3. 没有设置优先级的课程可分配在任何时间
   4. 如果课程根据优先级未能完全安排，尝试其他时间槽

6. 避免冲突核心实现：每次安排课程时都会检查：

   1. 该班级在这个时间段是否已有课程
   2. 该教师在这个时间段是否已在其他班级上课

7. 排课：

   1. 把课程id赋值给以周次、节次、班级为三维数组的课表
   2. 保证课程数量

GA遗传算法： 用于优化CSP初始解，使其更好地满足软约束

1. 初始化种群：

   1. 使用CSP算法生成一个满足硬约束的初始解，然后通过对该解进行多次随机变异来生成初始种群中的其他个体，确保种群多样性

2. 适应度：适应度函数评估每个课表方案的质量，考虑了多种约束条件：

   1. 硬约束（教师冲突、课程数量）有较大惩罚权重
   2. 软约束（不合理时间槽、课程分布不均、连续相同课程）有较小惩罚权重

3. 选择：

   1. 精英选择：保留适应度最高的 elite_size 个个体直接进入下一代，确保最优解不会丢失
   2. 父代选择：使用轮盘赌方法选择父代，适应度越高的个体被选中的概率越大，但低适应度个体仍有机会被选中，保持种群多样性

4. 交叉：

   1. 交叉操作按班级进行，对每个班级有50%的概率交换两个父代的课表，生成两个新的子代
   2. 通过组合父代个体的优良基因，生成兼具双方优势的新解，从而在解空间中高效探索更优区域

5. 变异：

   1. 变异操作以 mutation_rate 的概率随机选择一个班级，然后随机交换该班级的两个课程时间槽，增加种群多样性
   2. 变异是遗传算法中增加种群多样性的重要机制，防止算法陷入局部最优解

交叉 vs. 变异的协同作用

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演示视频

尊敬的各位老师、教务管理者：

新学期排课工作即将启动，为更好地支持教学安排、提升排课效率，我们对 “快捷排课” 功能进行了全面升级。本次升级围绕 操作体验、数据管理、排课效率、结果可控性 四大方向，带来更强大的自动化排课能力，让您从繁琐的手工调配中解放出来。

一、三步流程更清晰，进度一目了然
原有的“三步走”结构得以保留并进一步优化：

第1步：排课设置 – 只需填写学期日期、周数、上课天数及每日节次等核心参数，极简输入即可完成。
第2步：基础数据 – 支持一次性补充教师、班级、课程、场地、教学计划五类数据，系统自动校验数据完整性。
第3步：自动排课 – 一键触发排课引擎，系统后台运行，支持离开页面排队处理，1-3分钟即可生成初版课表。

每一步状态（未开始/进行中/已完成）均有清晰标识，让您随时掌握排课进展。

二、数据导入更灵活，支持增量更新
五类基础数据统一入口：教师、班级、课程、场地、教学计划可在同一页面完成导入，支持 Excel 模板批量上传。
智能合并与校验：新增数据自动与已有数据比对，避免重复；同时检测教师冲突、场地超载、班级课时超出等逻辑错误，并给出明确提示。
支持“补充导入”：无需清空全部数据，可随时追加新教师、新课程或调整教学计划，满足中途变更需求。

三、排课参数可调，结果更可控
排课参数独立保存：学期设置（如3周、每天11节）与基础数据分离存储，支持修改后重新生成，不影响已导入的数据。
一键“重新生成”：若对结果不满意，可随时调整参数后重新排课，原有数据保留，无需从头再来。

四、性能与体验双提升
后台异步处理：排课计算在服务器端运行，您可关闭页面或进行其他操作，完成后系统会通知您查看结果。
结果实时预览：生成完成后，支持在线查看课表总览，并可按教师、班级、场地多维度筛选查看。
课表导出与打印：支持导出为 Excel 或 PDF 格式，便于存档或线下分发。