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环节之一。高校课表编排问题是一个不确定性调度和非线性组合优化问题,并已被证明是一个NP-hard问题。而精确算法难以解决这类NP-hard问题,必须寻找智能近似算法来解决。传统的人工排课和计算机辅助排课随着着各高校的教学管理深入信息化及高校之间的合并已经难以完成现阶段的排课工作需求。因此为了解决各高校的排课问题,对经典的智能优化算法-遗传算法的研究、改进并应用于与该问题上成为当务之急。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,是一种有效的解决NP-hard问题的方法。混沌算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。目前,使用遗传算法解决排课问题已经成为高校和学者们研究的热点。针对遗传算法存在的问题和不足,本论文设计混沌遗传算法这种混合遗传算法,并利用混合遗传算法对高校排课问题进行较为深入的研究。尝试性的将混合遗传算法应用到排课问题中,从而证明了该算法在解决排课问题方面能够取得一定的效果。论文首先介绍了国内外对排课问题的研究现状和发展趋势。从高校的实际情况出发,提出了排课问题的数学模型。然后概括说明了遗传算法结构、理论知识、特点,并分析了混沌理论的理论知识及特点。针对遗传算法的不足,利用混沌序列的内在规律性,将混沌引入到遗传算法中,有效地引导交叉和变异操作,避免了标准遗传算法易陷入局部极小值的缺陷。最后论文才用标准遗传算法和混合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,证明了混合遗传算法完全适用于排课问题,而且有更高的效率,为排课问题的发展提供了新的思路。由于实际排课问题中还存在其他问题,如上课的分班、合班,因此尽管上述求解算法存在许多好处,文本还有不足的地方,还需要做大量深入研究,使排课系统更加完善。