张教授: 大家好！今天我们讨论的是如何为西安某大学设计一个高效的走班排课系统。小李，你觉得我们从哪里开始呢？
小李: 教授，我觉得首先我们需要定义系统的功能需求。比如，是否支持跨年级选课，以及如何处理冲突课程。
张教授: 很好。那么，我们先从最基础的功能开始，比如排课的基本逻辑。小王，你能否用Python写出一个简单的排课算法？
小王: 当然可以。以下是一个基于贪心算法的简单排课示例：
class Course:
def __init__(self, name, time):
self.name = name
self.time = time
def greedy_schedule(courses):
schedule = []
for course in courses:
conflict = False
for scheduled in schedule:
if not (course.time[1] <= scheduled.time[0] or course.time[0] >= scheduled.time[1]):
conflict = True
break
if not conflict:
schedule.append(course)
return schedule
张教授: 这个算法很简洁。但是，我们还需要考虑更多实际场景，比如教师资源和教室分配。小刘，你有什么建议吗？
小刘: 我认为我们可以引入遗传算法优化排课问题。这样可以更灵活地适应复杂的约束条件。
张教授: 非常棒！遗传算法确实适合这种多约束优化问题。小刘，能否为我们提供一个简化的遗传算法框架？
小刘: 当然，以下是遗传算法的一个简化版本：
import random
def genetic_algorithm(population, fitness_func, mutation_rate, generations):
for generation in range(generations):
population = sorted(population, key=fitness_func, reverse=True)
new_population = population[:2]
while len(new_population) < len(population):
parent1, parent2 = random.choices(population, k=2)
child = crossover(parent1, parent2)
if random.random() < mutation_rate:
child = mutate(child)
new_population.append(child)
population = new_population
return population[0]
def crossover(parent1, parent2):
# 实现交叉操作
pass
def mutate(individual):
# 实现变异操作
pass
张教授: 太好了！我们现在有了基本的排课逻辑和优化方案。接下来，我们需要整合这些功能，并在西安大学进行实际部署。
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