高校的教务管理部门在整个教学过程中起着组织、协调、管理及服务的作用，其中排课任务是最基础的，也是工作量最大、最繁琐的一项任务。随着高校规模的扩大，专业数和学生人数急剧增加，如果还在有限的教学资源情况下进行人工排课，不仅压力增大，而且会因为各种制约因素叠加，使问题变得更加复杂。基于以上原因，以计算机智能排课取代人工排课成为改革高校教务信息管理的头等大事。排课的实质就是根据教务处下达的教学计划为每个专业、班级的课程安排任课教师和上课时间地点。排课问题有很多制约因素，各因素互相制约，各环节互相影响，而且排课不单单是把所有课程塞进课表，而是要找出各因素的最佳对应关系，因此排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题。遗传算法是一种通过模拟达尔文的生物进化规律（适者生存、优胜劣汰）演变而来的，具有高度并行、自适应的、随机的、全局寻优的搜索方法。它通过对当前群体施加一系列的遗传操作，从而产生新一代群体，并逐步使群体进化到接近最优解的状态，是一类具有较强鲁棒性的优化算法。作为对排课问题的探索，本文把高校排课问题的各个因素和遗传算法的算子相对应，将遗传算法应用于排课问题的求解。主要对以下几方面的工作进行研究探讨：1、探讨了国内外学者对排课问题的研究现状，包括排课的要素、存在问题和求解目标。模拟人工排课的过程，设计智能排课的总体框架和技术路线。2、对排课问题的多个目标进行量化分析，在遗传算法的基础上通过对适应度函数的设计、冲突检测和各个遗传算子的操作设计时间安排算法，并在时间已安排好的基础上编排课室。3、根据研究的结果，以本人的工作实际情况为例进行一次智能排课测试，并且和人工排课的工作量相对比，得出基于遗传算法的排课算法能有效解决排课问题的结论，并且可以推广到其他教学管理应用中。