Course Timetable Problem (CTTP) betraktas som ett problem med flera tilldelningar. Detta problem uppstår under tilldelningen av en uppsättning evenemang (kurser, ämnen och lärare) till ett visst antal möten (tider, dagar och rum) under en uppsättning av hårda och mjuka begränsningar. I detta dokument är den föreslagna algoritmen representerad för att lösa CTTP baserat på kombinationen av Genetic Algorithms (GA) och Hill Climbing Optimization (HCO). Den föreslagna algoritmen testas i två steg. Det första steget används för att upptäcka den starkaste mutationen av 16 mutationsfunktioner. Därför beskrivs den relativa procentuella avvikelsen (RPD) som en jämförelsemetod för att upptäcka den bästa mutationsfunktionen för att lösa CTTP. Det andra steget anses mäta den föreslagna algoritmens effektivitet och ändamålsenlighet över fem datauppsättningar, nämligen Hddt-riktmärke. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen kan generera bra och optimala lösningar jämfört med andra metoder från litteratur.
El-Sherbiny m.fl. REF föreslog en kombination av en klättringsoptimering och genetisk algoritm för att bygga en högskolekurstidtabell.