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随着教育信息化的发展，传统的排课方式逐渐暴露出效率低下、资源分配不均等问题。为了应对这些挑战，将人工智能技术应用于排课系统成为一种趋势。本研究旨在设计并实现一款基于人工智能的排课软件，该软件能够高效地完成课程安排，同时满足教师和学生的多样化需求。

在系统架构上，我们采用了模块化设计思想。首先，通过爬虫技术采集学校的基本信息（如教师信息、课程表模板等），并将这些原始数据存储至数据库中。其次，引入机器学习模型对历史排课记录进行分析，提取出影响排课效果的关键因素，例如时间冲突概率、教室利用率等指标。最后，基于遗传算法优化排课方案，确保最终结果符合各项约束条件。

下面展示了一段核心代码片段，用于计算不同时间段内某门课程的可用教室数量：

        def calculate_room_availability(courses, rooms, time_slots):
            availability = {}
            for room in rooms:
                availability[room] = {slot: True for slot in time_slots}
            
            for course in courses:
                for slot in course['time_slots']:
                    if slot not in availability[course['assigned_room']]:
                        availability[course['assigned_room']][slot] = False
            
            return availability
        

此外，为了增强用户体验，我们还集成了自然语言处理模块，允许用户通过语音或文本输入个性化偏好，从而进一步细化排课策略。实验表明，相较于传统方法，该系统不仅大幅缩短了排课所需的时间，而且显著提高了整体满意度。

总结而言，本项目成功证明了人工智能在解决复杂调度问题中的巨大潜力。未来的工作将进一步探索深度强化学习在动态调整排课计划方面的可能性，力求构建更加智能、灵活且适应性强的排课平台。

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