分子遗传学课程范文篇1

一、《普通遗传学》网络课程的主要内容

1.课程学习。本课程的任务是系统地讲授遗传学的基本原理和遗传分析的基本方法。通过遗传学教学，使学生了解和掌握遗传学的基本概念、基本原理、基本分析方法和最新发展动态，学会应用遗传学基本原理分析、解决遗传问题；通过介绍现代遗传学发展的最新成就，培养学生的学习兴趣和获得知识的能力及实验设计能力，并使学生对遗传物质的本质、遗传物质的传递、遗传物质的变异及遗传信息的表达与调控有一个较全面和深入的认识和了解。教学的主要内容包括遗传学的三大规律、性别决定和伴性遗传、数量性状遗传、细胞质遗传、染色体畸变、遗传的分子基础、群体遗传等。网络课程充分体现了教学设计的各个环节，使学生明确了课程的教育目的、教学要求、教学所用的教学教材、教学内容，并根据教学内容和教学策略设立了六个模块：教学大纲、教案、教学课件、录像、专题讲解及前沿进展。教学课件涵盖全部的教学内容，教学录像包含理论和实验教学的重点难点，学生可以根据自己的时间自行安排学习，教学课件结合录像，达到最佳学习效果。在专题讲解一栏中设置了遗传学中三点测验、遗传力计算、遗传疾病在人类家系中发病的概率等。前沿进展则将其最新遗传学进展、文献及报道的内容及时上传，让学生尽早了解遗传学的最新突破。

2.知识拓展。遗传学的发展速度是相当惊人的，在网络课程中适量地介绍遗传学领域研究的前沿知识及社会生活中人类健康的热点问题，有效地扩展学生的创新性思维和提高学习热情。该部分包括视频资源、电子书资源、期刊文献资源三个模块。对普通遗传学知识来说，一幅直观的图片或者一段flas的教学效果要远胜过授课者的讲解。因此，在本部知识拓展中，制作者搜集和制作了大量图片、flas及视频，充分展示了遗传学的知识点，直观性强，突出了教学重点。网络课程中还提供了实验技术视频，包括有丝分裂、减数分裂、染色体畸变制片，果蝇唾腺的剖取及果蝇唾腺染色体制片的等多种基础实验技术。

3.交互学习。交流互动学习是教学过程中的一个重要环节。教师、学生通过网络进行互动，对课程难点进行讨论答疑，及时反馈学习效果，此信息沟通平台增强了网络课程的交互性。该部分包括课程作业和讨论答疑版块。其中讨论答疑版块是专门为学生答疑解惑提供一平台，涵盖课程讨论区、常见问题、自动答疑和邮件答疑几种形式。课程作业由教师在线给学生分班、作业、修改并完成批阅。学生可以在线上直接完成或以附件的形式提交。教师将批改后的作业重新上传网上并做出总结。除此之外，设有通知公告一栏，有信息及时通知每一位学生。

二、《普通遗传学》网络课程特色

1.学习资源多元化，教育资源互补，培养了学生的自主学习。（1）课前网络预习：主要通过教学大纲来预习。教学大纲中包含了教学内容及教学重点、难点。学生通过该部分内容，可有重点地掌握、熟悉和了解部分知识内容。（2）课后学生可通过课件和录像的学习以进一步巩固课堂知识，同时可以通过专业书籍、参考资料等加深印象，巩固知识，了解遗传学的研究进展。（3）自我测试：自我测试可以检测学习内容是否掌握。每章课后提供有习题，包括单选题、填空、名词解释、问答题等多种形式。学生通过在线测试可就相关章节或全部内容进行自测，自己评估对学习内容的掌握程度，方便学生检测自己知识的薄弱点，有目的、有针对性地学习，提高学生学习积极性。

2.突破时空界限，让学生有充分发言的平台。在网络课程的界面上，可以是同步教学，亦可以是异步教学。学生浏览了课程上的内容，针对有疑虑的问题在讨论版上提出来，师生、学生之间可以进行群体讨论，也可以通过邮件答疑的方式向老师提问。这就要求教师密切关注讨论进展，及时进行正确引导。教师留有的电子作业，对于基础知识的客观题可以提供标准试题或答案，而对于思辨的主观题教师可以提供题源或涉及的相关知识点。教师要进行学生作业的评阅，优秀的作业可以公开展示，以资鼓励。对于有问题的作业，可个别交流，一方面可维护学生自尊心，另一方面体现因材施教的教学方式。

三、结语

课程网络平台为全面促进教学改革和增强教学效果，提供了强有力的技术支持。在学生对网络课程的评价中，有90%的学生对网络课程表示肯定，认为遗传学的网络课程为学生的自主学习提供了丰富的学习资源，为其课前预习、课后复习及相关知识点的自测提供了平台，同时遇到疑难问题可以在网上交流讨论，避免有疑问找老师不方便的现象，可以很好地与教师及时沟通并解决疑难问题，调动学生的积极性和主动性，同时打破时间和空间的限制[2]。通过自测题检测自己知识的薄弱点而查漏补缺，具有很好的实用性。

其实网络化教学和课堂教学各有优点，二者相互区别但又相互联系[3]。网络化教学可以作为一种非常有效的教学辅助手段，与课堂教学相互补充，使普通遗传学这门课达到最优的教学效果。但网络课程不可避免地存在一些缺点，比如内容不能及时更新，学生上网条件有限，从而限制网络课程的运用。因此，今后应根据教学实践不断摸索和总结，不断改进，扬长避短，才能发挥网络课程最大的作用。

参考文献：

[1]刘祖洞.遗传学（第二版）[M].北京：高等教育出版社，1990.

分子遗传学课程范文

关键词：遗传学；教学模式；教学策略；科学前沿

中图分类号G642.0文献标识码A文章编号1007-7731（2016）22-0136-03

Abstract：Geneticisanimportantcourseofbiologysubjectinuniversity，whichismeaningfulforstudentstoaccumulatebasicknowledgeandhelpfulforthefuturescientificresearchofthem.Thoughbetterteachingstrategieswereadvancedrecently，thereisstillsometeachingmethodscouldbeimproved.Beingbasedonthedeficienciesduringteachingpractices，thepapersuggestssomemethodstoimprovetheteachingmodelandstrategiesasfollows：integratingscientificfrontierintotheteachingmaterials，addinghotspotsofsocialattentioningeneticssubjecttotheteachingpractice，coordinatingexperimentallessonswiththeoreticallessons，focusingontrainingsummarizingabilityofstudents.Byimprovingteachingmodelandstrategy，wecouldenhancethestudyinterestofstudents，improvetheknowledgeexpansionabilityandscientificthinkingabilityintheirfuturescientificresearch.

Keywords：Genetics；Teachingmodel；Teachingstrategy；Scientificfrontier

遗传学是大学生物学及相关专业的一门重要理论课程和实验课程，是生物学分支下的一个重要二级学科，包含了微生物、动物、植物等领域的全部遗传进化相关的研究成果及研究内容，与生物学领域其它学科的知识交叉渗透并相辅相承。因此，大学遗传学是生物学相关专业本科生的一门重要理论课程。尽管近年来大学教学水平不断提高，遗传学教学方法和教学技巧在不断丰富，但在教学模式及教学策略方面仍有巨大的提升空间。本文基于在遗传学教学过程中发现的不足及积累的教学经验，通过分析学生学习特点及对知识吸收和需求等方面提出若干遗传学教学内容及策略方面的改进意见，可提高学生学习兴趣，有助于学生更好地掌握遗传学领域的知识。

1教材内容与科学前沿动态的整合

随着科技的进步和发展，科学研究在不同领域也发生着日新月异的进步，新技术和新成果如雨后春笋般的涌现，遗传学研究的发展同样突飞猛进。能被遗传学教科书收录的知识都是不同阶段遗传学研究中的精华，同时有价值的遗传学相关研究成果也不断被写入教科书。因此，对于大学遗传学的教学要做到两个方面：使学生对遗传学研究历史中的重大发现如数家珍；使学生对遗传学领域现今的科学前沿及发展动态了如指掌。为达到以上两个方面的教学效果，教师需要在教学内容上进行优化，加强遗传W研究历史的讲解并将“CNS”的重要成果及诺贝尔奖的介绍引入课堂。

遗传学的发展是一个承前启后的过程，针对同一问题介绍其前因后果，追踪发展动态有助于学生对知识整体脉络的掌握。如对《遗传学》教材第四章“孟德尔遗传”知识的讲解可以加入其研究历史和后续的发展动态，使学生对该部分内容的掌握更加深刻[1]。根据教学大纲的要求，学生在这个章节需要掌握孟德尔以豌豆籽粒形状、子叶颜色、茎的长度等7对相对性状为基础所发现的基因分离和自由组合规律的相关知识。如果在讲课过程中仅介绍基因分离和自由组合的原理及相关计算方法不足以加深学生对科学研究方法的掌握及科学实验设计思维的提升。在该部分内容可适当介绍孟德尔发表该成果的主要论文《植物杂交试验》的相关实验设计及数理统计，以达到使学生了解科学研究的具体过程，培养学生实验设计及结果分析的相关能力。同时，在该部分内容讲解完毕后要追踪该问题的发展动态，介绍后续的进一步研究成果。如该部分内容可增加部分关于孟德尔选取的不同性状背后分子调控机制的研究进展。如对于豌豆籽粒形状的表现型（圆粒豌豆、皱粒豌豆）是由那些分子机制导致的。对于这个问题，后续的研究结果已经清楚证明，皱粒豌豆是受淀粉分支酶I（SEB1）编码基因所调控的，由于淀粉分支酶基因突变使种子中的果糖不能转化为淀粉，随着失水作用而使籽粒形状表现为皱缩[2]。其它几个性状的研究进展同样可以进行简单介绍，如子叶颜色受常绿蛋白（SGR）调控，茎的长度受赤霉素3-氧化酶（GA3ox）调控等[3]。通过围绕遗传学某一部分的内容，对其前因后果及研究动态的讲解有助于学生对知识的整体性把握，加深学生对知识的掌握程度。

诺贝尔奖是科学研究领域的最重要奖项之一，绝大部分获奖成果在科学研究历史上具有里程碑意义或为人类社会的进步和发展作出巨大贡献。在遗传学领域的发展史上不乏许多被授予诺贝尔奖的重要成果，支撑着遗传学的发展和生物学领域的进步。因此，在遗传学课堂上适当引入诺贝尔奖的介绍不仅可以加深学生对知识的理解程度，同时可以激发学生学习热情和科学探索精神。如在讲解遗传学第三章《遗传物质的分子基础》时可以引入1962年沃森（JamesWatson）、克里克（FrancisCrick）、威尔金斯（MauriceWilkins）由于发现DNA双螺旋模型所获得的诺贝尔生理学或医学奖。在遗传学教学的第五章《连锁遗传和性连锁》的教学过程中，可以围绕摩尔根发现连锁遗传的相关内容引入1933年摩尔根（ThomasHuntMorgan）由于创立遗传学说所获得的诺贝尔奖以及1946年摩尔根的学生缪勒（HermannJosephMuller）由于发现X射线照射可引发基因突变所获得的诺贝尔奖。其它部分章节均可适当向学生介绍由于转座子的发现，聚合酶链式反应体系建立所获得的诺贝尔奖的相关信息等。同时最新的诺贝尔奖获奖内容同样涉及遗传学领域，如2015年诺贝尔化学奖关于DNA修复的细胞机制方面的研究是对遗传学第十章《基因突变》的进一步丰富和发展，2016年关于细胞自噬理论的研究是对第二章《遗传的细胞学基础》中细胞膜功能的深入阐述等。使学生在遗传学的学习过程中能不断了解该领域的最新前沿有助于学生追寻科研领域重大发现者的脚步与时俱进，打下深厚的知识基础。

2将生产实践中的应用及社会关注热点引入课程教学

教师的教学活动除使学生掌握基本的理论知识外，还应联系实际，使学生在工作和生活中对所学知识运用自如。遗传学的教学同样需要在讲解理论基础知识的同时联系实际，使学生对所学的知识的应用产生切身的体会，这样不但可以提高学生学习兴趣，同时可以增强学生学以致用，提高分析问题和解决问题的能力。在遗传学课程的讲授过程中，可以适当添加一些对日常生活中的社会热点问题、公众普遍存在的争议问题等的讲解，增加以课程的吸引力和实际应用价值。如在讲解遗传学第三章《遗传物质的分子基础》这部分内容时，主要教学目标是通过几个实验证据的介绍证明DNA是主要的遗传物质。该章节可以通过中国古代的迷信思想“滴血认亲”是否具有科学依据来引入，讲授亲子鉴定方法（如DNA指纹技术）应用的理论基础，最后通过总结否定古代迷信的亲自关系鉴定方法，提出新的鉴定方法。在讲授过程中穿插这种与日常生活息息相关的内容更容易激发学生的学习热情，创造良好的课堂气氛。此外，在教学过程中还可以理论联系实际对遗传学领域社会争议的热点问题进行科普及探讨。如目前“转基因是否存在危害”这个问题是公众中存在争议的焦点之一，甚至引发崔永元和方舟子之间的争论大战，而公众对转基因的具体机理及操作知之甚少，甚至存在误读。在遗传学课程第九章《基因工程和基因组学》这部分内容的讲解过程中可以联系教科书中介绍的转基因操作流程在教学过程中做适当的扩展，深入阐述转基因的原理、田间试验的流程、目前中国可食用的转基因产品、目前中国可种植的转基因产品以及转基因真正容易引发的问题和不可能引发的问题等，使学生对类似的社会争议热点问题具有客观的认知，激发他们独立思考问题的能力。通过理论联系实际和将社会热点问题引入遗传学课程教学的方法可增强该课程的趣味性及应用性。

3实验课程与理论课程的合理搭配

遗传学是生物学领域里一门重要理论课程，同时也是一门重要的实验课程。大学遗传学课程分为理论课和实验课两个部分，实验课的教学需要与理论课的教学配合进行才能达到较好的教学效果。在遗传学的教学安排中，对于同一部分内容的理论课程和实验课程连续进行容易使学生印象深刻。如在讲解“细胞有丝分裂”这部分内容时，把实验课安排在理论课结束一周内进行效果较好。如同学们在课堂上学习了有丝分裂具体过程及细胞分裂各个时期形态特征后一周内进行实验操作，观察显微镜下真实的染色体形态，比较与教科书中的差异可使学生更牢固地掌握所学到的知识。同样，遗传学的实验设计需针对各部分所讲的理论课程内容相配合，在理论课学习完成一周内开展，可以达到良好的教学效果。

4注重培养学生归纳总结的能力

培养学生独立思考及学会学习的能力同样是大学教学活动的一个重要方面，大学的教学要求学生不仅要被动地接受知识，还要主动地归纳总结进而很好地吸收所学知识。因此，在大学遗传学的教学中同样要注重培养学生归纳总结知识的能力，训练思考问题的逻辑思维能力。在遗传学的教学活动中，教师不仅要教学生具体的理论知识内容，还需要引导学生学会学习，因此要做到以下两点：展示给学生学习的逻辑思维；引导学生归纳总结。引导学生学习的逻辑思维要求教师不仅要展示给学生具体的知识内容，还要求教师展示给学生对问题的理解及学习过程，图示教学法是实现该目标的很好方法。教师在准备教学幻灯片时应尽量以图示的方式展示每一部分的知识内容，备课过程中教师可以阅读书中的每一段主要文字，然后可通过自己的理解将学习到的以文字为主体现的内容转化为以各种图形及流程图为主来表达，在授课过程中结合图示用文字的方式再将知识点传达给学生，这样就可以是学生了解到每一段文字都可以转化为以图形表示的直观内容，引导他们采用类似方法进行知识的学习。如在讲授遗传学中“乳糖操纵子”相关内容时，为表达“乳糖乳糖水解酶基因开启乳糖分解乳糖水解酶基因关闭”这一过程时，可通过制作一个该过程动态变化的幻灯片来进行讲解，展示每一步反应及其原理，引导学生学习的逻辑思维能力。遗传学教学的第二个重要方面是引导学生对问题的归纳总Y能力，通过比较相似及异同达到对不同知识点清晰掌握的效果。如在讲到“非等位基因间的相互作用”这一教学难点时，可引导学生通过归纳总结对其进行区分。在该部分内容中，学生对控制同一生物性状的两对基因间的几类相互作用容易混淆，我们做了如下总结和归纳，采用更通俗易懂的语言揭示控制同一性状两个基因的内在联系，如表1：

通过对不同相关内容的比较分析，可以提高学生归纳和总结问题的能力，找出各部分知识及内容的异同点，可提高学生学习效率。在大学遗传学的教学过程中，教师应针对教材内容与科学前沿动态的整合，将生产实践中的应用及社会关注热点引入课程教学、实验课程与理论课程的合理搭配、注意培养学生归纳总结的能力等几个方面，灵活使用不同的教学模式及教学策略，对学生进行教学引导和兴趣的激发，从而达到良好的教学效果。

参考文献

[1]朱军.遗传学[M].北京：中国农业出版社，2001.

[2]BhattacharyyaMK，SmithAM，EllisTHN，etal.Thewrinkled-seedcharacterofpeadescribedbyMendeliscausedbyatransposon-likeinsertioninageneencodingstarch-branchingenzyme[J].Cell，1990，60（1）：115C122.

分子遗传学课程范文

关键词：排课；混合遗传算法；直接启发式算法；时空片；课元

中图分类号：TP18

排课问题是一个多目标优化问题，S·Even等人证明了排课是一个NP完全问题。求解排课问题的方法目前主要有两类：模拟手工排课的直接启发式算法和各种改进的遗传算法。直接启发式算法的特点是简单、直接、快速，往往根据具体问题获得启发性知识，算法通用性通常较差，但能快速得到较好的解。然而，不能保证直接启发式算法求出的解是最优解。遗传算法提供了一种求解复杂优化系统的通用框架，具有很强的鲁棒性。使用遗传算法求解排课问题可可以获得全局最优解，但存在收敛速度慢的问题。实验证明，采用直接启发式算法与改进的遗传算法相结合的混合遗传算法以较快获得全局最优解。

1排课问题描述

目前高校排课问题具有以下特征：每学期一个班级要上多门课程，每个班级上课的教室不固定，一门课程由一个或多个教师教授，一个教师可以上一门或多门课程。每门课程根据学时总数决定每周授课的次数和每次授课的节数。

为了描述方便，将每次授课涉及的元素（课程，班级列表，教师，周学时）称作课元，将一周内可供授课的时间划分为时间片，最小的时间片为一节课，将（时间片，教室）组成的有序对称为时空片。对同一个教室的时空片，若其时间片连续，则将这组时空片称为时空片簇。所以排课的任务就是要为所有的课元安排合理的时空片簇。求解排课问题就是要在满足全部硬约束条件的情况下，为所有课元按照每门课程课时总数的要求，为其分配互不相交的时空片簇，从而获得问题的可行解，即一张满意的课表。

一个解如果满足所有约束条件，则此解为最优解，但实际上并不是所有的约束都能得到满足，因此为了表示解的满意程度，引入以下两个函数。将所有约束条件依次编号为1，2，…，z，并根据这些条件的重要程度为其赋予相应的权重wi≥0（1≤i≤s）。设解为t，定义函数f（i，t）=w1x1+w2x2+…+wsxs表示课元i在可行解t中的满意度。其中xj（1≤j≤s）表示在解t中对课元i的安排是否违反了第j个约束条件，若违反xj=0，否则xj=1。设课元集合为C，定义函数O（t）=∑iCf（i，t）为可行解t的满意度。对于多个可行解，如果某个解的满意度最高，则这个解就是要求解的最优解。所以取maxO（t）作为目标函数。使用启发式算法求解，就是求取尽可能使O（t）达到较大值的可行解t。

2应用混合遗传算法求解排课问题

2.1遗传算法

遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是模拟自然选择和遗传的一种随机搜索算法。该算法的最初目的是研究自然系统的自适应行为，由密执安大学的JohnHolland提出。遗传算法是一种迭代算法，它模拟自然的遗传和进化，最初随机生成一组解，然后在这组解的基础上进行多次迭代，每次迭代时通过遗传和进化操作产生一组新的解，使用目标函数对生成的每个解进行评价。这一过程不断重复，直至达到某种形式上的收敛。新的一组解不但可以有选择地保留一些目标函数值高的旧解，而且可以包括一些与其它解相结合而得到的新解。在遗传算法的设计过程中，其关键在于编码和遗传操作的设计。

2.2直接启发式算法

直接启发式算法，通常是根据各课元的约束条件赋予课元不同的优先权，然后按优先权次序来依次给各课元安排满足约束条件的时空片簇，如此反复，直到得到整张课表。直接启发式算法通常要涉及如下两个策略：优先权策略和最佳分配策略。

（1）优先权策略

为确定课元的优先权，可采用课元属性的线性组合来确定。课元具有很多属性，如：授课教师，授课班级，授课类型，周学时等。为每个属性分配权重，然后采用这些属性的线性组合来确定每个课元的优先权。由于课元的优先权值越大，说明课元的约束越多，可供选择的符合条件的时空片簇就越少，所以应该优先满足优先权大的课元。所谓优先权策略就是按照课元的优先权值由大到小，给课元安排时空片簇。

（2）最佳分配策略

设C是课元集合，TP是时空片集合。在任一时刻，设Csub为已经安排了时空片簇的课元子集，设TP（Csub）为Csub所占用的时空片集合，称为TP（Csub）系统在此时刻的格局。目标格局（即可行解）是所有课元均己被安排了时空片簇的格局。在满足约束条件的情况下，称剩余课元中如果尚有可合法安排的非目标格局为活格局，否则称为死格局。在某活格局TP（Csub）下，对于课元i（i∈C-Csub），称TP（Csub）中每一个能合法安排下i的空闲时空片簇为课元i的可行时空片簇。最佳分配策略就是通过计算可行时空片对课元i的满意度，挑选满意度最高的时空片分配给课元i。

2.3混合遗传算法

遗传算法、直接启发式算法有其各自的优点和不足。二者结合却能取长补短、相得益彰。对于初始种群，通常是采用随机生成的方法获得，这样可以避免早熟想象。但是这种随机初始种群有可能适应度较差，需要进化很多代才能得到全局近优解，也即收敛速度过慢。采用将直接启发式算法获得的解加入随机初始种群，提高初始种群的适应度，从而克服遗传算法收敛速度慢的问题。

（1）编码

应用遗传算法求解问题首先要进行编码，编码也是遗传算法中的关键步骤。个体的染色体排列形式外，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型时的解码方法，都取决于编码方法。同时，编码方法还会影响交叉算子、变异算子等遗传算子的运算方法，并决定了如何进行群体的遗传进化运算以及遗传进化运算的效率。目前主要有三大类编码方法，分别是二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。

排课问题涉及多个参数，可以考虑使用多参数级联编码方法，但鉴于产生的编码较复杂且不便于后期的选择变异操作，因此，将排课问题的多个参数进行简化，将多个参数简化为上述的课元和时空片。排课问题简化为将课元合理分配到时空片的问题。设一周有n个时间片，用T（1≤i≤n）表示，设有m个教室，用P（1≤j≤m）表示，则共有n×m个时空片，用TP（1≤i≤n，1≤j≤m）表示对应的时空片中分配的课元，若TP=0表示该时空片未被占用。可以采用二维时空数组来表示排课问题的个体染色体，如表1。设需安排的课程数为小于1024门，则一个数组元素的长度可用8位表示，则一个染色体的编码长度为8×n×m位。

（2）解码

为了从染色体个体推出问题的解，需要设计三个数组，分别是课元信息表（课程编号班级编号教师编号），课程信息表（课程编号上课周数周次数时间片1时间片2时间片3时间片4）。通过染色体个体很容易获得课程信息表，再使用课元信息表，很容易获得班级课程安排表和教师课程安排表。

（3）适应度函数

群体中各个个体在优化计算中有可能达到或接近最优解或有助于找到最优解的优良程度使用适应度函数来度量。适应度较低的个体遗传到下一代的概率相对较小，适应度较高的个体遗传到下一代的概率相对较大。而适应度函数是通过目标函数获得的。

排课问题的目标函数是maxO（t），其中O（t）即为所需的适应度函数，即可行解t的满意程度。要计算个体的适应度，首先将个体的染色体编码转换为课程安排表，通过课程安排表和教师意愿表（教师编号课程编号教师意愿）可以很容易确定各种软约束是否被满足，从而计算出可行解t的不满意程度。

（4）选择

选择运算确定从父代群体中选取哪些个体遗传到下一代群体。选择运算是建立在对个体的适应度进行评价的基础之上，其主要目的是为了避免基因缺失、提高全局收敛性和计算效率。常用的选择算子有比例选择、最优保存策略、确定式采样选择等。

为使下一代获得较优基因，并且避免陷入局部最优，采用最优保存策略和比例选择相结合的方法。对父代个体的适应度按从小到大进行排序，将前10%的个体直接选入下一代，用于替换交叉、变异等遗传操作后所产生的适应度最低的个体；其余90%的个体按适应度大小按比例进行选择复制。

（5）交叉

常用的交叉算子有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等，根据积木块假设，单点交叉能保证具有良好的组块不致被拆开。根据单点交叉的思想，在时空数组中随机选择一块，将配对个体中该块中的各元素进行交换，如图一和图二所示。个体A和个体B交换随机选中的块A和块B中的课元。

交叉后形成的新个体在教师、教室和时间方面不会形成冲突，但可能存在课元冲突，例如某些课元安排多了，而某些课元安排少了。课元冲突的消解只需对新个体中块A和块B中的课元进行检查，如果课元多排了，则删除块外多余的课元；如果课元少排了，则为少排的课元重新安排新的时空片。

（6）变异

变异虽然发生的概率较小，但变异可以改变遗传算法的局部搜索能力，维持群体的多样性，防止出现早熟现象。这里采用基本位变异，在时空数组中随机选择若干个课元重新安排。通过对解空间的轻微扰动，有利于搜索空间渐渐向全局最优范围靠拢。

3算法测试

我们采用了c++语言实现了混合遗传排课算法和单纯遗传排课算法，并采用了西华师范大学计算机学院2012年第一期和第二期的课表数据进行了测试和比较。实验表明使用混合遗传算法排课收敛速度远远优于单纯的遗传算法，在教师满意度方面也以单纯遗传算法排课具有更高的满意度。

4结语

我们将直接启发式算法和遗传算法相结合形成了一种简单易行的混合遗传算法，克服了直接启发式算法不能获取全局最优（近优）解和遗传算法收敛速度慢的问题，能够以较快的速度收敛到全局最优（近优）解上。在遗传算法的编码方面，提出了二维时空数组编码。由于排课问题的复杂性，以往采用的编码方法过于复杂，造成交叉和变异产生大量冲突，消解这些冲突将耗费大量计算时间。而二维时空数组编码方式简单直观，而且在交叉和变异时仅产生少量的课元冲突，用很短的时间简单的方法就可以消解，从而大大提高了求解速度。利用此算法进行实际排课时，求解速度较快，所获得的排课方案满意度较高，获得更好的效果。

参考文献：

[1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京：国防工业出版社，1999.

[2]谭保华，彭伟.基于蚁群遗传算法的高校排课系统[J].计算机仿真，2008，25（12）：294-297.

[3]陈卫东，李吉桂.基于拟人策略的高校排课系统[J].计算机科学，2003，30（12）：172-175.

[4]滕姿，邓辉文.基于蚁群遗传算法的排课系统的设计与实现[J].计算机应用，2007，27（12）：199-204.

[5]SAFAAID，SIGERUO.Incorporatingconstraintpropagationingeneticalgorithmforuniversitytimetableplanning[J].EngineeringApplicationofArtificialIntelligence，1999，12（3）：241-253.

[6]RUHULSARKER，CHARLESNEWTON.Ageneticalgorithmforsolvingeconomiclotsizeschedulingproblem[J].ComputersandIndustrialEngineering，2002，42：189-198.