为了保证教学质量,学校需要制定一套规范的教学计划,而课表编排是教学计划得以顺利执行的重要一环。随着高校学生数量猛增,数据规模增大、约束条件增多,在教学资源一定的情况下排课越来越复杂,人工排课已经难以完成课表编排的工作要求。因此,利用计算机解决排课问题成为当务之急。排课问题是典型的多重约束和组合优化问题,并且早在70年代已经被证明是一个NP完全问题。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的自适应随机搜索算法。它具有良好的并行性、通用性、稳定性,是一种非常有效的解决NP完全问题的方法。目前,使用遗传算法解决排课问题已经成为众多学者和高校的研究热点。本文所做的工作就是针对单一智能算法存在的问题和不足,设计混沌遗传算法这种混合智能算法,并利用混沌遗传算法对高校排课问题进行较为深入的研究。尝试性的将混沌遗传算法应用到排课问题中,从而证明混沌遗传算法在解决排课问题方面能够取得一定的效果。论文首先对排课问题进行了概述,介绍国内外对这一问题的研究现状和发展趋势,从高校排课实际情况出发,提出排课问题的数学模型。然后概括说明了遗传算法的结构、功能、特征,并分析了混沌理论的主要特点及现状。针对遗传算法的不足,把混沌引入到遗传算法中,利用混沌序列的内在规律性,有效地引导交叉和变异操作;而在遗传算法中加入混沌优化策略后,大大地拓展了算法的搜索空间,同时避免了标准遗传算法容易陷入局部极小的缺陷。最后论文分别采用标准遗传算法和混沌遗传算法对相同条件下的排课问题进行仿真,通过比较其计算结果,证明了混沌遗传算法完全适用于排课问题,而且具有更高的效率,为排课问题的发展提供了新的思路。