小李：最近我在研究一个走班排课系统，但感觉传统方法效率太低了，你有什么建议吗？

小王：你可以考虑引入人工智能来优化排课逻辑。比如用遗传算法或者深度学习模型来处理复杂的约束条件。

二次排课软件源码

小李：具体怎么实现呢？能给我看看代码吗？

小王：当然可以。下面是一个简单的Python示例，使用随机森林进行课程优先级预测：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 假设数据包含课程、教师、时间等字段
data = pd.read_csv('schedule_data.csv')
X = data[['teacher', 'subject', 'classroom']]
y = data['priority']

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X)
print(predictions)
    

小李：这个代码看起来不错！那在实际排课中，如何动态调整呢？

小王：可以结合强化学习，让系统根据历史数据不断优化排课策略。例如，每次排课后反馈效果，训练模型更准确地预测最优方案。

小李：明白了，这样不仅提高了效率，还能适应更多复杂场景。

小王：没错，这就是人工智能在教育信息化中的强大之处。