‘走班排课系统’与‘人工智能’的融合：基于代码实现的软件著作权探索

2026-01-16 01:20

张明：你好李华，最近我在研究一个关于“走班排课系统”的项目，你对这个领域有了解吗？

李华：你好张明，我对教育信息化比较感兴趣。走班排课系统是学校课程安排的重要工具，尤其是在高中阶段，学生需要根据自己的选修科目进行灵活的课程安排。

张明：没错，我正在尝试将人工智能引入到这个系统中，比如用机器学习来优化排课逻辑，提高效率。

李华：听起来很有意思。那你是怎么具体实现的呢？有没有什么具体的代码示例可以分享一下？

张明：当然可以。我们首先需要收集历史数据，比如教师的授课时间、学生的选课偏好、教室的容量等。然后使用这些数据训练一个模型，预测最优的排课方案。

李华：那这个模型是怎么工作的？有没有涉及到深度学习或者强化学习？

张明：目前我们主要用的是遗传算法和模拟退火算法，这些属于启发式优化方法。不过我也在考虑引入神经网络来处理更复杂的约束条件。

李华：听起来很复杂。那你有没有写过相关的代码？能给我看看吗？

张明：好的，这是我写的一个简单的Python代码示例，用来生成初始排课方案并进行优化。


# 导入必要的库
import random
from datetime import datetime
# 教师信息
teachers = {
'Teacher1': {'available_time': ['Mon 9-10', 'Wed 10-11'], 'subject': 'Math'},
'Teacher2': {'available_time': ['Tue 8-9', 'Thu 11-12'], 'subject': 'English'}
}
# 学生选课情况
students = {
'StudentA': ['Math', 'English'],
'StudentB': ['English', 'History']
}
# 教室资源
classrooms = {
'Room1': {'capacity': 30},
'Room2': {'capacity': 25}
}
# 生成初始排课方案
def generate_initial_schedule(teachers, students, classrooms):
schedule = {}
for student in students:
for subject in students[student]:
for teacher in teachers:
if teachers[teacher]['subject'] == subject and \
any(time in teachers[teacher]['available_time'] for time in ['Mon 9-10', 'Tue 8-9']):
# 简单判断是否可分配
if len(schedule.get(subject, [])) < 1:
schedule[subject] = [teacher]
break
return schedule

# 优化排课方案（简单版本）
def optimize_schedule(schedule, classrooms):
for subject in schedule:
if len(schedule[subject]) > 1:
# 随机选择一个教师进行替换
new_teacher = random.choice([t for t in teachers if teachers[t]['subject'] == subject])
schedule[subject].append(new_teacher)
return schedule
# 主函数
if __name__ == "__main__":
initial_schedule = generate_initial_schedule(teachers, students, classrooms)
optimized_schedule = optimize_schedule(initial_schedule, classrooms)
print("Initial Schedule:", initial_schedule)
print("Optimized Schedule:", optimized_schedule)