随着高校扩招政策实施,各个高校的办学规模逐渐增加,导致传统手工排课作业已经无法满足学校教学工作正常开展的需求。同时由于排课工作涉及较多因素,且各因素之间存在相互关联和影响,使得排课问题的求解难度也日益增加。另一方面,课表以学生为本、教师为主导、充分利用和合理分配教学资源等为原则的评价指标,也随着高等教育研究的深入而变得越来越复杂,所以各高校排课问题规模和难度都在逐渐增加,更好地解决排课问题的必要性也日渐凸显。排课问题的本质是指在满足排课过程中特定的约束条件下给每一个教学任务合理且无冲突地分配教学资源,是一个典型的多目标约束组合问题。对此,本文在结合遗传算法的基础上,充分分析排课问题的特点,针对排课问题中的各个约束条件、冲突检测与消除、求解算法及其优化等问题展开了相关研究。本文做了如下研究:为了获得更高的排课质量,充分分析了排课的原则,建立了从学校、教师及学生角度进行考虑的多目标排课问题模型,并对其必要性逐一进行说明,针对排课原则所设计的多目标优化模型,能够较为完善的描述了高校排课问题中所要考虑的求解目标。课程安排是否合理的基本前提是是否满足约束条件,为此本文首先对排课问题的约束条件进行了整合,并定义了每个约束条件的必要性程度;然后根据不同的约束条件设计了多个冲突检测算法。由于约束条件之间是相互影响与制约的,本文详细描述了为消除某些冲突而导致连带新生冲突产生的情况,为此设计了逐项搜索冲突消除算法,经实验结果证明,本文的逐项搜索冲突消除算法能够同时消除排课问题中的所有冲突,具有良好的实用性。针对排课问题的主要特点,设计了一种改进的遗传算法求解上述的多目标优化问题。首先提出了一种满足同一课程每周可安排在不同时间、不同教室以及不同教学周次的可变长十进制编码方案,该编码方案充分考虑了课程的教室与时间安排的灵活性,使得排课问题具有更加良好的合理性。其次设计了一种针对具体问题的局部搜索算子,加速了算法的收敛速度。最后在最优个体保留的框架之下,对选择算子、交叉算子、变异算子进行了改进。经实验证明,所设计的算法不仅具有较快的收敛速度,还在一定程度上提高了个体的多样性以达到增强搜索空间、跳出局部最优的目的。