【计算机毕业设计】基于Java的高校智能排课系统 完整设计与实现指南
恭喜你选择了一个经典且有深度的毕设题目！高校智能排课系统（University Timetabling System）是教务管理中的核心痛点，涉及大量约束条件和优化问题，非常适合作为计算机专业的毕业设计。它能充分展示你的 Java后端、数据库、算法、系统设计 能力。
“智能”核心通常采用 遗传算法（Genetic Algorithm, GA） 来自动生成高质量课表，同时支持手动微调、冲突检测和多角色查询。
下面给你一个完整、可落地的毕设方案，直接可用于开题、开发和论文写作。
1. 项目背景与意义
- 问题痛点：传统人工排课耗时长、易冲突（教师、教室、班级时间重叠）、资源利用率低。
- 系统目标：实现“数据管理 + 智能自动排课 + 课表查询 + 手动调整”的闭环系统，大幅提升教务效率。
- 创新点（建议写进论文）：遗传算法优化 + 多约束适应度函数 + 手动干预机制 + 角色权限（管理员/教师/学生）。
预期成果：
- 一个可运行的Web系统
- 自动生成无冲突或低冲突课表
- 完整论文（开题报告 + 中期 + 答辩PPT + 源码）
（上图为典型大学课表展示效果，你的系统最终可以生成类似周课表视图）
2. 功能需求模块
| 模块 | 主要功能 | 角色权限 |
|---|---|---|
| 用户管理 | 登录、注册、权限控制、个人信息维护 | 管理员、教师、学生 |
| 基础数据管理 | 教师、课程、班级、专业、教室、时间槽维护 | 管理员 |
| 智能排课 | 参数设置（学期、周数、上课时段）、一键自动排课、冲突检测、结果导出 | 管理员 |
| 课表查询 | 教师个人课表、班级课表、教室占用情况、空闲查询 | 所有角色 |
| 手动调整 | 拖拽调整课表、交换课程、冲突提醒 | 管理员/教师 |
| 系统设置 | 学期管理、约束规则配置、日志、备份 | 管理员 |
3. 推荐技术栈（2025-2026主流）
- 后端：Java 17/21 + Spring Boot 3.x（强烈推荐） + MyBatis-Plus（简化CRUD）
- 数据库：MySQL 8.x（支持事务、索引优化）
- 前端：Vue 3 + Element Plus / Ant Design Vue（现代） 或 Thymeleaf + Layui（简单快速）
- 算法：纯Java实现遗传算法（无需额外框架）
- 其他：Lombok、Hutool、EasyExcel（导出课表）、Spring Security（权限）、Redis（可选，缓存课表）
- 开发工具：IDEA + Maven + Git
为什么选Spring Boot？ 开发快、结构清晰、易扩展，适合毕设展示。
4. 数据库设计（核心表）
主要实体关系（ER图核心）：
- 教师 1:N 开课 → 课程
- 班级 1:N 上课 → 课程安排
- 教室 多对多 与 时间槽 通过排课结果关联
- 核心表：排课结果表（Schedule）连接一切
关键表结构（推荐字段）：
| 表名 | 主要字段（示例） | 说明 |
|---|---|---|
teacher | id, name, dept_id, title, max_hours_per_week, preferred_times | 教师信息 + 偏好 |
course | id, name, credit, total_hours, course_type（必修/选修）, teacher_id | 课程 |
class_info | id, name, major, grade, student_count | 行政班/教学班 |
classroom | id, name, capacity, type（多媒体/实验室）, building | 教室 |
time_slot | id, week_day（1-7）, period（1-10节）, start_time, end_time | 时间槽（可配置） |
schedule | id, course_id, teacher_id, class_id, classroom_id, time_slot_id, semester | 排课结果核心表 |
user | id, username, password, role（admin/teacher/student）, related_id | 统一用户表 |
department | id, name | 院系 |
ER图参考（典型高校排课系统）：
（实际开发中用PowerDesigner或draw.io绘制更详细ER图）
5. 智能排课核心算法 —— 遗传算法详解
排课问题是典型的 NP-hard 问题，遗传算法非常适合。
基本流程：
实现步骤（Java伪代码思路）：
- 编码（Chromosome）：一个个体 = 一张完整课表
例如：用二维数组或List，Assignment包含（课程、教师、班级、教室、时间槽） - 初始化种群：随机生成N个个体（N=100~500）
- 适应度函数（Fitness，最重要！）：
double fitness = 0;
// 加分项（软约束）
fitness += 无冲突教师数 * 权重1;
fitness += 无冲突教室数 * 权重2;
fitness += 无冲突班级数 * 权重3;
fitness += 教师偏好满足度 * 权重4;
fitness += 课程连堂/空堂合理性 * 权重5;
// 减分项（硬约束违反惩罚）
fitness -= 冲突总数 * 大惩罚系数;- 选择、交叉、变异：轮盘赌选择、单点/多点交叉、随机变异（交换时间槽）
- 迭代：运行100~1000代，直到收敛或达到满意适应度
建议：先实现硬约束（无冲突），再加软约束优化。毕设中能跑出“基本无冲突课表”即可优秀。
6. 开发实施建议
阶段划分（推荐时间线）：
- 第1-2周：需求 + 数据库设计 + ER图 + 开题
- 第3-5周：基础CRUD模块（Spring Boot + MyBatis-Plus）
- 第6-9周：遗传算法核心实现 + 测试不同参数
- 第10-12周：前端课表展示（周视图、日历）、手动调整、导出Excel/PDF
- 第13-14周：测试、优化、写论文
论文结构推荐：
- 绪论（背景、意义、国内外现状）
- 需求分析
- 系统设计（架构、数据库、算法）
- 系统实现（关键代码 + 界面截图）
- 测试与分析（不同算法对比、性能）
- 总结与展望（可扩展AI大模型辅助排课等）
下一步行动
这个方案已经足够你完成一个优秀毕设（很多同类项目都拿过优秀论文）。
你现在最需要哪一部分深入展开？我可以立刻提供：
- 完整数据库SQL建表语句
- Spring Boot项目结构 + 关键实体/Service代码
- 遗传算法Java完整实现框架（可直接运行demo）
- 前端Vue周课表组件代码
- 论文模板/开题报告要点
- 冲突检测算法细节
或者告诉我你的具体进度（比如已经搭好Spring Boot了？想先做算法？），我继续手把手帮你推进。
加油！这个题目做好了，找工作时简历上“智能优化算法实践”会非常亮眼。有什么问题随时说！
