排课系统中的课表问题是一种复杂的带有多约束条件的有限资源的竞争问题,它具有多维冲突的特点,已经被证明是一种NP完全类问题。遗传算法是模拟生物进化过程的随机化搜索、优化方法,可以很好的解决这类问题。SGA即简单遗传算法仅可以基于概率的含义采用随机原理进行最优解的求取。在利用SGA解决实际问题时,会遇到种群发散和早熟现象,即出现不收敛和过早收敛的现象。本文介绍了遗传算法在师范大学福清分校排课系统中的研究与应用。本系统对传统遗传算法进行了改进,采用了“最佳个体保留原则”和“淘汰个体有限回收原则”,提高了遗传算法的性能。另外,由于排课算法中的基因不是用传统遗传算法的0、1二进制代码表示,因此在进行变异操作时,本文采用了基因重新生成办法。此外,针对相关排课资源的特点和根据遗传算法的要求,精心设计了各种数据结构,定义了系统中使用的各种类、数组,构造了系统中的染色体的结构；根据建立的系统模型,结合遗传算法的流程论述了本系统的工作流程,描述了自动排课算法、课元安排算法、基因生成算法和教室安排算法；对数据库进行了详细设计。本文研究并实现的排课系统在师范大学福清分校进行了试运行,实验证明该系统极大地提高了工作效率,能够得到较为理想的排课结果。