排课问题是高校教学管理中的核心难题之一。传统的手动排课方式效率低下且易出错，因此引入人工智能（AI）技术成为解决这一问题的重要途径。本研究设计了一种基于AI的智能排课系统，旨在提高课程安排的合理性与灵活性。

系统的核心功能包括教师资源分配、教室调度以及时间表生成等模块。首先，系统收集所有课程需求信息，如授课教师、学生人数、教室容量等，并将其转化为可处理的数据格式。其次，采用图论模型将这些需求抽象为节点和边，构建冲突图。接着，使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）求解最优解，确保课程安排无冲突且符合各项约束条件。

下面展示部分关键代码片段：

    def genetic_algorithm(population_size, generations, mutation_rate):
        population = initialize_population(population_size)
        for gen in range(generations):
            fitness_scores = evaluate_fitness(population)
            selected_parents = select_parents(population, fitness_scores)
            offspring = crossover(selected_parents)
            mutate(offspring, mutation_rate)
            population = offspring
        return population[get_best_index(fitness_scores)]
    

上述函数实现了遗传算法的基本框架，其中`initialize_population`用于生成初始种群，`evaluate_fitness`评估个体适应度，`select_parents`选择优秀个体进行繁殖，而`mutate`负责引入随机变异以避免局部最优。

学生实习管理系统

此外，为了进一步提升性能，我们还引入了深度学习模型来预测未来学期的需求变化，从而提前调整资源配置方案。实验表明，该系统能够显著降低人工干预成本，同时保证较高的满意度评分。

总之，借助现代AI工具和技术手段，排课系统的智能化水平得到了大幅提升。未来的工作将着重于增强系统的实时响应能力和跨平台兼容性，为教育信息化建设贡献力量。