Alice: 嘿，Bob，听说你们学校最近引入了一套新的排课软件，效果怎么样？
Bob: 是啊，这套软件确实帮了大忙。以前手工排课特别麻烦，经常会出现时间冲突的问题。
Alice: 那么现在这套软件是怎么解决这些问题的呢？
Bob: 它主要是基于一种智能算法来分配课程。比如我们使用的是贪心算法，优先安排那些限制条件最多的课程。
Alice: 听起来不错，不过有没有什么可以改进的地方？
Bob: 当然有！我发现它有时候会忽略一些小细节，比如教师的偏好或者教室的容量限制。
Alice: 那你们是怎么解决这个问题的呢？
Bob: 我们团队写了一个Python脚本，结合遗传算法对原有算法进行了优化。
def genetic_algorithm(population_size, generations, mutation_rate):
population = initialize_population(population_size)
for generation in range(generations):
fitness_scores = evaluate_fitness(population)
parents = select_parents(population, fitness_scores)
offspring = crossover(parents)
offspring = mutate(offspring, mutation_rate)
population = offspring
return population[best_index(fitness_scores)]
Alice: 这段代码看起来挺复杂的，能解释一下吗？
Bob: 当然！这段代码的核心是一个遗传算法框架。首先初始化一个种群，然后迭代若干代，每一代都会根据适应度函数评估个体的表现，选择优秀的个体进行交叉和变异操作。
Alice: 那么这个算法具体是如何应用于排课的呢？
Bob: 在实际应用中，我们将每个可能的课程表视为一个个体，适应度函数则考虑了各种约束条件，如教师偏好、教室容量等。
Alice: 这样的话，是不是就可以更高效地生成符合要求的课程表了？
Bob: 没错！经过优化后，我们的排课效率提高了至少30%。
通过这次尝试，我们不仅提升了排课的质量，也为其他高校提供了可借鉴的经验。
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