课表编排是学校必须执行的一项繁琐而又复杂的重复性劳动。随着新技术的引进和西方教育文化的影响，传统的教学理念正接受冲击。各高校在追求办学质量的同时，也一直在探寻特色教学的新思路，传统的排课方式与个性化教学的矛盾日益激烈。在传统排课方法越来越难以满足学院办学需求的今天，完全针对某高校个性化教学来研发的排课系统代价高昂，个性化需求与市场经营要求软件模块化的矛盾日益尖锐，因此，一款既能满足各学院需求又能减少研发成本的智能排课系统将会成为未来教学管理的一大亮点。本文从用户需求出发，针对当前大学课表问题，采用了基于神经网络和遗传算法的算法模型。该模型能结合学校的教学实际，学习和分析学校的排课特点，并将其用于新课程排课的决策和评估中，是一套带有人工监督功能的智能学习算法。由于排课是一个多变量，多参数，存在多解的非线性数学问题，这种问题很适合用遗传算法来求解。但是传统的遗传算法具有早熟现象，使得排课问题求解时容易达到局部最优。本文将遗传算法进行改进，将算法的概念扩展到生态系统，建立了排课生态系统模型，从而把复杂的排课问题分解为多群体优化问题求解。基于以上算法思想，本文设计并实现了基于BP神经网络和GA算法的智能排课系统。系统选择ORACLE10g为数据库，在J2EE开发环境中使用JBuilder完成运行和调试工作。开发达到预期效果。