Giải thuật di truyền và ứng dụng thực tế vào bài toán lập lịch Xuất phát từ thực tế tồn tại nhiều bài toán chưa có phương pháp giải chấp nhận được hay lời giải tối ưu, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một phương pháp tính toán dựa trên quan sát về quá trình tiến hoá trong tự nhiên. Phương pháp tính toán đó được gọi là Tính toán tiến hóa (Evolutionary Computation). Tính toán tiến hóa có nhiều nhánh nhỏ khác nhau, trong đó có thể kể tới ba lĩnh vực thu hút nhiều quan tâm của các nhà khoa học: Các chiến lược tiến hóa (Evolutionary Strategies), Lập trình tiến hóa (Genetic Programming) và Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms). Giải thuật di truyền đã thu hút được nhiều chú ý trong những năm gần đây. Lớp giải thuật này đã được chứng minh là có nhiều ưu điểm nổi trội so với các loại thuật toán khác đặc biệt khi áp dụng chúng vào lớp bài toán tối ưu một lớp bài toán khó và có nhiều ứng dụng trong đời sống thực tiễn. Lớp giải thuật này mô phỏng quá trình tiến hóa trong tự nhiên có kế thừa, đấu tranh sinh tồn để cải tiến lời giải và khảo sát không gian lời giải nhằm tìm kiếm lời giải tối ưu. Giải thuật di truyền thích hợp đối với các hệ thống phức tạp mà các phương pháp cổ điển làm việc không hiệu quả, hay thậm chí không thể tìm ra được lời giải. Chính những ưu điểm nổi bật của GAs thúc đẩy em nghiên cứu về lớp giải thuật này và thực hiện đề tài: Giải thuật di truyền và ứng dụng vào bài toán Lập Lịch Thi. Đề tài gồm có 4 chương: Chương 1: Giới thiệu về Giải thuật di truyền Chương này giới thiệu tổng quát về GAs, sơ lược về về quá trình phát triển và phân tích sơ lược về ưu, nhược của GAs và các thành phần chi tiết của GA. Chương 2: Giới thiệu về bài toán Lập Lịch Thi. Chương này giới thiệu chi tiết bài toán Lập lịch thi theo tín chỉ (module). Chương 3: Sử dụng GAs giải quyết bài toán LLT. Chương này mô tả bài toán lập lịch thi chi tiết hơn và hướng giải quyết bài toán sử dụng GAs. Chương 4: Các thử nghiệm với GA cho bài toán AICS. Chương này giới thiệu các kết quả mà các nhà nghiên cứu đi trước đã thu được. Qua đó chúng ta có thể thấy được ưu điểm của GAs để giải quyết các bài toán tối ưu khó nói chung và các bài toán lập lịch thi nói riêng.