AI软件实现图形的智能弧线排列通常需要使用一些先进的算法和机器学习技术。以下是一些可能的方法：
1. 基于规则的算法：这种方法需要定义一系列的规则，这些规则可以指导AI软件如何生成弧线。例如，如果规则是“从左到右”，那么AI软件将按照这个规则生成弧线。
2. 基于模式识别的算法：这种方法需要AI软件能够识别出图形中的模式，并据此生成新的弧线。例如，如果图形中有一系列的点，AI软件可以尝试在这些点之间生成弧线。
3. 基于深度学习的算法：这种方法使用神经网络来学习图形的模式，并据此生成新的弧线。这种方法需要大量的训练数据，因为只有通过大量的训练才能让神经网络学到正确的模式。
4. 基于遗传算法的算法：这种方法使用遗传算法来优化生成的弧线。遗传算法是一种模拟自然选择过程的搜索算法，它可以通过交叉、变异和选择等操作来生成新的弧线。
5. 基于粒子群优化的算法：这种方法使用粒子群优化来优化生成的弧线。粒子群优化是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，它可以在搜索空间中找到最优解。
6. 基于蒙特卡洛模拟的算法：这种方法使用蒙特卡洛模拟来生成随机的弧线。蒙特卡洛模拟是一种概率统计方法，它可以生成大量的随机样本，然后从中选择出最有可能的弧线。
以上各种方法都有其优点和局限性，实际应用中可能需要结合多种方法来达到最好的效果。
