我正在尝试使用遗传算法（GA）寻找时间表生成的解决方案。在我的场景中，我查看了 6 天的时间表。周一到周六。
每天分为讲座数/时间段。（每天最多6次讲座/每个时间段如果1小时，这意味着一天6小时）
我试图代表一个由教师、学生组（组）和讲座组成的班级。我维护着一个可能的教师、可能的科目和可能的学生群体。我随机将它们分配给这些类。
所以一个类是所有这些引用的集合。所以对于每个时隙，我们都有 Class 对象表示。同样，一天是由讲座的数量组成的类对象表示。以此类推，一周由 6 天组成。
我拥有的一组可能的约束是：
1.一位老师在一个时间段内只能上一
节课 2.一位老师可以上一组科目（有限）
3.一位老师可以在某一天不上课
4.一位老师可以在某个时段不上课
以及最近可能包含的其他限制。
谁能给我一个关于如何表示这些约束或处理这些约束的想法？以及如何根据约束计算适应度分数？
更新：
代码可以在这里找到
在我的时间表生成中，我使用了时间表对象。该对象由 ClassRoom 对象和每个它们的时间表时间表以及时间表的适合度分数组成。适合度分数对应于时间表相对于各种课程的其他时间表的冲突次数。
ClassRoom 对象由周对象组成。周对象由天组成。Days 由时隙组成。TimeSlot 有一个讲座，其中一个科目、参加讲座的学生群体和教授该科目的教授相关联
通过这种方式，我将时间表表示为一条染色体。
在进一步讨论约束时，我使用了复合设计模式，它可以很好地扩展以添加或删除尽可能多的约束。
在每个约束类中，我的问题中指定的条件在两个时间表对象之间进行检查。如果满足条件，即存在冲突，则分数加一。
这样，分数最低的时间表就是我们能得到的最好的时间表。
对于这个问题，没有有效的解决方案。我想你也明白了，因为你使用了遗传算法。一个月前，我自己编写了一个遗传算法框架。
我想你错过了：每节课都有每周的课程清单，一次只能上一节课。现在，您可以随机组合时间段的教师和班级。
在 fitnes 功能中，如果一堂课一周内有所有课程要做，我会加分不少。如果教师没有类似的负荷（例如，a 老师每周有两节课，b 老师 12 节课），则将是一个很大的减号。如果老师每周只需要工作 20 小时（使用 %），您可能会对此有所了解。
总而言之，这并非微不足道，您可能会寻找有经验的同事或导师来帮助您解决这个问题。
如果您需要更具体的建议，请说明您的问题。