高校排课问题是一个多目标和多约束的组合优化问题,能否有效地解决它,直接关系到资源利用率和教学质量的高低。高校排课问题是一个NP完全问题,人工进行求解是非常低效的,因此需要借助计算机和人工智能算法进行求解。在众多智能算法中,遗传算法是一种借鉴了生物进化和自然选择思想的随机搜索算法,具有自组织、自适应和自学习性,能够并行地进行全局搜索,非常适用于求解NP完全问题。该文首先分析了高校排课问题所涉及到的相关约束条件、设计了预期达到目标的函数、建立了相应的数学模型。其次,根据问题的特点,应用遗传算法和模拟退火算法构造了模型的人工智能求解方法。在解算过程中,通过在产生初始种群时进行乱序处理、在选择操作时保留最优个体、在交叉操作时引入竞争机制和在变异操作时应用模拟退火算法,大大提高了模型解算的效率,并能够在求解过程中跳出局部最优解,更好地进行全局最优解的搜索；另外在数据处理上应用Matlab与Access混合编程,大大地提高了处理大规模数据的效率。最后,针对一个存在大量合班现象的实际高校排课问题,应用本文提出的混合算法进行了求解,得到了满意的结果,从而证明了本文模型和算法的实用性和有效性。