随着德阳市高等教育规模的扩大，传统手工排课方式已无法满足现代高校的教学需求。为了提升排课效率与合理性，本文提出了一种基于Python语言开发的智能排课系统。该系统利用图论中的邻接矩阵来表示教师、教室及学生之间的约束关系，并采用遗传算法进行优化求解。

首先，定义课程表数据模型如下：

class Course:
    def __init__(self, name, teacher_id, room_id, duration):
        self.name = name
        self.teacher_id = teacher_id
        self.room_id = room_id
        self.duration = duration

class Room:
    def __init__(self, id, capacity):
        self.id = id
        self.capacity = capacity

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

其次，构建课程冲突检测函数，用于判断是否存在时间重叠或资源冲突：

def check_conflicts(course_schedule, new_course):
    for existing_course in course_schedule:
        if (existing_course.room_id == new_course.room_id and 
            existing_course.teacher_id == new_course.teacher_id and 
            not is_time_slot_free(new_course.start_time, new_course.end_time, existing_course)):
            return True
    return False

最后，使用遗传算法对初始课程表进行迭代优化。关键步骤包括编码方案设计（将每门课的起始时间作为基因）、适应度函数计算（根据约束条件评分）以及选择、交叉、变异操作实现。

经过测试表明，此系统能够有效减少人工干预，显著改善德阳高校的排课质量。未来可进一步引入机器学习技术预测学生选课偏好，从而更精准地调整排课策略。