遗传算法作为求解问题的一种自组织与自适应的人工智能技术,对一般组合优化问题提供了有效工具。但随着现代信息技术应用领域的不断扩大,现实工程问题的复杂多样,传统遗传算法的不足逐渐呈现出来。在智能排课问题中,多约束复杂组合优化的NP难完全问题,采用传统遗传算法难以解决。当前智慧校园和一站式网上服务大厅在高校数字化校园建设中广泛应用,且随着扩招政策实施,多种教学模式和环境约束下的高校教务管理工作也发生巨大变革,解决高校智能排课问题很有意义。本文对传统遗传算法的初始种群、编码设计、自适应交叉和变异算子及冲突检测方式进行了研究,应用性能较优的算子操作,根据平均适应度和最大适应度之间的个体适应度,非线性地调整交叉率和变异率,构造了一种改进的新型自适应遗传算子,设计了一种改进的新型自适应遗传算法,使得算法跳出局部最优解,提高了精确度。在此基础上,分析了高校排课的要素和约束条件,建立了高校智能排课系统数学模型,并将改进的自适应遗传算法应用在高校智能排课系统中。经过实验验证,改进后的新型自适应遗传算法,在设置不同的排课条件规则下,学生选课的满足率达到98%,总体规则满足率均值达到95.8%,应用在智能排课系统中排课效率总体满足率提升到98%,为智能排课问题提供了新的思路和方法,使高校排课管理体制更智能化,提高了教学资源合理配置以及教育教学计划完成力度。目前,基于这种新型改进的自适应遗传算法的智能排课系统已通过线上线下测试,在广东省佛山市顺德区的一个学校得到了实际应用,成功部署在学校实验中心机房的服务器上,各模块功能使用正常,系统运行良好。