在现代教育管理中，课程安排是一项复杂而关键的任务。传统的排课系统通常依赖于规则引擎或简单的贪心算法，难以应对多变的约束条件。随着人工智能技术的发展，越来越多的研究开始将机器学习、遗传算法等AI方法引入排课系统中，以提高排课效率和准确性。

本文围绕“排课系统源码”与“AI”的结合展开讨论，重点分析了如何通过AI算法优化课程安排过程。通过对现有排课系统源码的解析，我们发现许多系统缺乏动态调整能力，无法实时响应教师、学生和教室资源的变化。引入AI后，系统可以自动学习历史数据，预测最佳排课方案，并在冲突发生时快速调整。

具体实现上，我们采用了基于遗传算法的优化策略，结合约束满足问题（CSP）模型，对课程、教师、教室等资源进行智能分配。此外，还引入了深度学习模型，用于预测学生的选课偏好，进一步提升排课系统的智能化水平。

通过实验验证，该AI增强型排课系统在处理复杂场景时表现出更高的效率和更好的用户体验。文章最后总结了AI在排课系统中的应用前景，并指出未来可以探索更多AI技术如强化学习、自然语言处理等在其中的应用潜力。