排课问题是教育机构日常管理中的核心任务之一。传统手动排课方式效率低下且易出错，而基于人工智能的排课系统能够显著提高排课效率和质量。本文旨在介绍一种结合深度学习与优化算法的智能化排课方案。

首先，系统需要采集并处理大量数据，包括教师信息、教室资源、学生需求及课程安排规则等。这些数据将被预处理后存储至数据库中。例如，使用Python语言可以构建一个简单的数据结构来存储教师信息：

class Teacher:
    def __init__(self, name, subject, availability):
        self.name = name
        self.subject = subject
        self.availability = availability

teachers = [
    Teacher("张三", "数学", {"Mon": [9, 11], "Tue": [13, 15]}),
    Teacher("李四", "英语", {"Wed": [10, 12]})
]

接下来，采用深度学习模型对历史排课数据进行训练，以预测最佳排课模式。例如，可以使用TensorFlow框架构建神经网络模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

最后，结合遗传算法或模拟退火算法优化排课结果，确保满足所有约束条件。以下是基于遗传算法的伪代码示例：

def genetic_algorithm(population_size, generations):
    population = initialize_population(population_size)
    for generation in range(generations):
        fitness = evaluate_fitness(population)
        population = select_parents(population, fitness)
        population = crossover(population)
        population = mutate(population)
    return population

综上所述，该系统不仅提升了排课效率，还降低了人为因素带来的不确定性。未来研究可进一步探索更复杂的约束条件以及多目标优化问题。