小明：最近我在研究排课系统，但总是遇到资源冲突的问题，你有什么建议吗？
小李：你可以考虑引入人工智能体来优化排课逻辑。比如用遗传算法或模拟退火来处理复杂的调度问题。
小明：听起来不错，能给我一个具体的例子吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的Python示例，使用随机算法模拟排课过程：
import random
def schedule_classes(rooms, teachers, classes):
schedule = {}
for cls in classes:
room = random.choice(rooms)
teacher = random.choice(teachers)
schedule[cls] = (room, teacher)
return schedule
rooms = ['Room A', 'Room B']
teachers = ['Teacher X', 'Teacher Y']
classes = ['Math', 'English', 'Science']
print(schedule_classes(rooms, teachers, classes))
小明：这个例子很基础，但确实能说明问题。那如果想让系统更智能呢？
小李：可以引入机器学习模型，根据历史数据预测最优排课方案。或者使用强化学习，让AI体在不断尝试中优化排课策略。
小明：明白了，这样不仅提高了效率，还能减少人工干预。谢谢你的帮助！
小李：不客气，希望你能做出一个高效的排课系统！
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