排课系统帮助中心

在锦中排课系统的架构设计中，期望值（Expected Value）是影响任务调度和资源分配的重要参数。期望值可以分为微观期望值和宏观期望值，二者之间存在明确的继承关系，且在实际运行过程中需要根据优先级进行合理处理。

微观期望值通常是指单个任务或子任务的期望执行时间、资源消耗或完成概率等具体指标。这些值由任务本身的属性和历史数据计算得出，是排课系统进行细粒度调度的基础依据。例如，在一个课程安排任务中，每个具体的授课时段可能具有不同的微观期望值，如教师可用性、教室容量、设备需求等。

宏观期望值则是在更高层次上对整个排课流程或多个任务集合的期望评估。它可能是基于整体目标函数（如最大化资源利用率、最小化冲突率、提升学生满意度等）计算得出的综合指标。宏观期望值反映了系统整体的优化方向，并为微观期望值的调整提供指导。

在系统运行过程中，微观期望值会从宏观期望值中继承部分设定，形成一种层级化的决策机制。这种继承关系确保了个体任务的优化不会偏离系统整体的目标。例如，当宏观期望值设定为“优先满足高年级课程”时，系统会自动调整各门课程的微观期望值，以确保高年级课程获得更高的优先级。

优先级的处理是实现期望值继承的关键环节。在锦中排课系统中，优先级通过权重机制进行管理。宏观期望值通常具有较高的权重，意味着其对系统整体行为的影响更大。而微观期望值的权重则相对较低，但可以通过特定规则进行动态调整。例如，某些关键任务可能被赋予更高的微观优先级，以应对突发情况或特殊需求。

系统支持通过配置文件或API接口动态修改期望值的继承规则和优先级策略。这使得排课系统能够适应不同场景下的需求变化，如学期初的初步排课与学期末的微调排课。配置项通常包括继承方式（如强制继承、可选继承）、优先级覆盖规则、权重分配比例等。

在实现层面，期望值的继承关系通常通过依赖注入或事件驱动的方式进行传递。系统会在任务生成阶段将宏观期望值作为初始参数传入，随后在任务执行过程中，微观期望值可以根据实际情况进行更新，并在必要时反馈给宏观层进行重新评估。

优先级的计算逻辑通常采用加权评分模型。系统会对每个任务或资源分配方案计算一个综合得分，该得分由多个期望值指标加权求和得出。优先级高的任务或方案将被优先调度或执行。这种机制确保了系统在面对多任务并行处理时，能够做出最优决策。

此外，锦中排课系统还提供了期望值分析工具，用于监控和评估期望值的继承效果及优先级设置的合理性。用户可以通过可视化界面查看不同任务的期望值变化趋势，以及优先级调整后对整体排课结果的影响。

在实际应用中，正确理解和配置期望值的继承关系和优先级策略，对于提升排课效率、减少冲突、提高资源利用率具有重要意义。建议用户在使用系统时，结合自身业务需求，合理设置期望值和优先级参数，以达到最佳的排课效果。

最后，系统文档中提供了详细的期望值继承配置说明和优先级策略示例，供用户参考和学习。同时，技术支持团队也提供定制化的配置服务，帮助用户解决复杂场景下的期望值管理问题。