我的问题涉及一个业余爱好项目，我正在努力帮助我的妻子完成工作。
我意识到我所遇到的问题与许多线程中的问题都非常相似。但是，我似乎无法找到任何可以解决我需要考虑的具体差异的线程。
以下是问题的详细说明：
老师有很多学生，她教。每个学生每周至少需要两天课程（即周一+周三，周二+周四等）。课程是个人意义，一次只有一个学生和一个班级的老师。老师每天只需要午休一顿。午休时间可以是两个班级之间的任何时间 - 唯一的条件是：一天不能开始或在午休时间结束。每个学生在一周内提供他们的可用性（他们可以参加课程的可能时间段列表）。
到目前为止，这看起来像一个＆＃34;常规＆＃34;安排在线提供大量资料的问题。
但这里有一个问题：学生处于不同的年龄意味着他们的课程需要30或45分钟。年龄较小的学生＆＃39;课程需要30分钟，而老人则需要30分钟。 - 45分钟。该算法的目标是为教师找到最佳的每周时间表。通过最优，我的意思是教师需要在学校花费最少的时间 - 所有课程背靠背，而不需要老师等待另一个学生。
我的第一次尝试是提供所有可能的学生排列＆＃39;上课，午休时间和工作日但是对于3个学生的时间表，我想出了13个！排列（大约约60亿个排列）。这就是13：
的原因3名学生 - 每个2个班级
4个午休时间（每周4天，以保持数字较小）
3天休息（a＆＃34;晚上＆＃34;可以这么说）
上面给了我13个元素来尝试不同的排列。然而，在计算了因子之后，我给出了这个因素 - 在常规的＆＃34;＃34;＃34;机。这只是3个学生，现实生活中的数据将接近9或10.显然，无意义的排列（2＆＃34;夜晚＆＃34;连续，2个班级为同一个学生同一天等等会被立即抛出，但仍然......
那时我意识到我不打算自己发明这个轮子。
我做了一些研究并遇到了Hopcroft-Karp算法。但是，我不认为它可以应用于混合时间段插槽场景（30/45分钟课程）。我错了吗？然后我找到了遗传算法的一些信息。但是，我不确定他们是否可以考虑混合的时间跨度条件？
我非常感谢我的研究应该向哪个方向发展。