Cusched：基于大语言模型的智能排课系统框架

Cusched是创新性的大学课程表编排框架，巧妙结合大语言模型（LLM）的推理能力与约束满足问题（CSP）求解技术，为复杂的大学排课场景提供智能化解决方案。其核心创新在于利用LLM解析自然语言描述的约束条件，降低排课系统使用门槛，让教务人员无需编程或建模知识即可灵活定义调整规则，推动排课从体力活向策略性决策转变。

大学排课是极具挑战性的优化任务，需满足多重约束：硬性约束（同一教师/班级不能同时上课、教室容量匹配、特殊设备需求等）和软性约束（教师时间偏好、课程逻辑顺序、学生转场时间等）。随着高校规模扩大，人工排课困难加剧，传统算法（遗传算法、模拟退火等）在处理复杂约束和灵活调整方面存在局限。

Cusched提出"约束感知"智能排课框架，将LLM推理能力与CSP求解结合。传统排课系统需硬编码约束规则，而Cusched允许用户用自然语言描述需求，由LLM解析转化为形式化约束表达，大幅降低使用门槛，使教务人员能灵活定义调整排课规则。

自然语言约束解析

LLM将自然语言转化为机器可理解的约束（如"张教授周三下午不排课"转化为教师、时间、动作约束）。

约束层级管理

区分优先级：硬性约束（必须满足）、软性约束（尽量满足）、建议性约束（参考），LLM评估约束冲突并提供权衡建议。

迭代优化流程

1.初始求解生成初步课表；2.冲突检测识别问题；3.反馈问题给LLM生成调整建议；4.重新求解优化结果。

降低技术门槛

自然语言接口让教务人员直接交互，快速响应突发情况（教师请假、教室维修），无需专业团队修改代码。

提升灵活性

快速纳入变化（新开课程、教师调动等），解释安排不可行原因并提供替代方案。

支持复杂场景

处理跨校区教学、双语课程、实验分组等复杂场景，LLM语义理解能力应对丰富上下文。

Cusched展示LLM在运筹优化领域的应用潜力，作为"智能前端"增强传统算法可用性。这种"LLM+传统算法"混合架构可借鉴到医疗资源调度、物流路径规划、项目管理等领域。未来多模态大模型或支持从PDF/Excel提取约束，进一步简化操作。

Cusched代表新范式：用LLM语义理解降低复杂优化问题门槛，将"约束感知"转化为用户友好体验，为教育信息化提供参考。对教务管理者而言，排课从体力活转向策略性决策，让人力投入教育质量提升。