排课系统
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25-8-10 04:51
A：最近我在研究排课系统，有没有什么新技术可以提升效率？
B：你可以试试结合大模型，比如用Transformer架构来预测课程安排的最佳方案。
A：那怎么和代理价结合起来呢？
B：代理价是关键因素之一。大模型可以分析历史数据，找出不同时间段的代理价波动规律，从而优化排课策略。
A：听起来不错，能举个例子吗？
B：比如在高峰期，代理价上涨，系统可以自动调整课程安排，避开高价时段，节省成本。
A：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
B：当然有，下面是一个简单的模型训练示例：
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 加载代理价和排课数据
data = pd.read_csv('schedule_data.csv')
X = data[['time_slot', 'demand']]
y = data['agent_price']
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)
# 预测未来代理价
prediction = model.predict([[10, 5]])
print(f"预测代理价为：{prediction[0]}")
A：这个模型是不是还可以进一步优化？
B：当然可以，我们可以引入深度学习模型，如LSTM或Transformer，来处理时间序列数据，提高预测精度。
A：明白了，看来排课系统和大模型的结合真的能带来不少变化。
B：没错，特别是在代理价动态变化的情况下，智能化调度显得尤为重要。
