•  本系統採用以知識庫的方式架構的排課系統本體

過去以傳統基因演算法唯一回饋的適應函數應用在排課問題上，存在著無法解決各目標基礎不一致而無法加以計算評估的困難點。故本系統不使用此方法。 

•  使用 SWRL 規則推論的方式，建立排課規則

使用規則推論的方式，對於各種有限資源例如：時間、教室之間進行多重比較。

•  利用資料庫，排除課程衝突問題

若只用知識本體架構，會造成所有符合排課規則的結果皆呈現出來，因此我們把這結果先當成候選清單，再利用資料庫排除課程衝突的各種問題。