随着教育信息化的不断发展，传统的人工排课方式已难以满足现代学校对高效、公平、科学排课的需求。本文提出一种基于人工智能体的排课系统，通过引入机器学习算法，实现对课程、教师、教室资源的智能调度，从而提高排课效率和合理性。

该系统的核心模块包括课程数据预处理、约束条件建模、智能算法求解以及结果可视化展示。其中，约束条件涵盖了教师的教学任务、学生的选课偏好、教室容量限制等多方面因素。在算法选择上，采用遗传算法（GA）结合模拟退火（SA）进行优化，以确保排课结果既符合实际需求，又具备一定的全局最优性。

在具体实现中，使用Python语言编写核心逻辑，并借助NumPy和Pandas库进行数据处理。以下为部分关键代码示例：

    import numpy as np
    from deap import base, creator, tools

    # 定义问题参数
    creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
    creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

    # 初始化工具箱
    toolbox = base.Toolbox()
    toolbox.register("attr_bool", np.random.randint, 0, 2)
    toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=100)
    toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

    # 定义适应度函数
    def eval_func(individual):
        # 简化版评估函数
        return sum(individual),

    toolbox.register("evaluate", eval_func)
    toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
    toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=1, indpb=0.05)
    toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

    # 运行遗传算法
    pop = toolbox.population(n=50)
    for gen in range(100):
        offspring = algorithms.varAnd(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
        fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
        # 后续演化过程...
    

本系统不仅提升了排课的自动化程度，还能够根据学生的选课历史和学习情况，提供个性化的课程推荐，进一步增强教学管理的智能化水平。