Alice: 你好，Bob，最近我在研究排课系统的设计，想听听你的意见。

Bob: 嗨，Alice！很高兴你来找我。首先，我们需要明确系统的目标用户是谁？他们有什么具体需求？

Alice: 我们的目标用户是学校教师和学生。他们希望课程表能够自动安排，避免冲突。

Bob: 这听起来像是一个典型的排班问题。我们可以考虑使用一种叫做遗传算法的优化方法来解决这个问题。这种算法可以模拟自然选择的过程，从而找到最优解。

Alice: 遗传算法听起来很有趣。你能给我举个例子吗？

Bob: 当然可以。下面是一个简单的遗传算法伪代码示例：

Bob: 在这个例子中，population代表所有可能的课程表，fitnessScores用于评估每个课程表的好坏，SelectParents根据适应度选择父母，Crossover生成后代，Mutate引入变异，最后替换旧的种群。

Alice: 明白了，那么我们如何将这个算法应用到实际的排课系统中呢？

Bob: 我们可以定义一个适应度函数，比如避免时间冲突和教师空闲时间的匹配程度。然后使用遗传算法不断优化这个适应度函数。