El problema del horario de cursos universitarios (UCTP) se sabe que es NP-duro, con la complejidad de la solución creciendo exponencialmente con el tamaño del problema. Este documento presenta un algoritmo que aborda eficazmente los UCTP mediante el empleo de una combinación de estrategias de exploración y explotación. El algoritmo consta de dos componentes principales. En primer lugar, utiliza un algoritmo genético (GA) para explorar el espacio de búsqueda y descubrir una solución dentro de la región óptima global. En segundo lugar, mejora la solución explotando la región utilizando un algoritmo de búsqueda local iterada (ILS). El algoritmo se prueba en dos variantes comunes de UCTP: el problema del horario de cursos basado en la inscripción posterior (PE-CTP) y el problema del horario de cursos basado en el plan de estudios (CB-CTP). Los resultados computacionales demuestran que el algoritmo propuesto produce resultados competitivos cuando se compara empíricamente con otros algoritmos existentes. Además, se realiza una comparación de la prueba t con algoritmos de vanguardia. Los hallazgos experimentales también destacan que el enfoque híbrido supera efectivamente la limitación de los óptimos locales, que se encuentran cuando se emplea únicamente GA en conjunto con la búsqueda local.