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龙图腾网获悉江苏耀隆信息技术有限公司申请的专利一种智慧校园教学空间统筹管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119831790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411844117.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种智慧校园教学空间统筹管理系统是由潘光荣设计研发完成，并于2024-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧校园教学空间统筹管理系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能管理技术领域，本发明公开了一种智慧校园教学空间统筹管理系统，包括数据获取模块，用于获取教学空间数据、教学计划数据、资源使用数据和预约请求数据；数据处理模块，用于对获取的数据进行预处理，得到教学空间参数数据、教学计划参数数据、资源使用参数数据和预约参数数据；将教学空间参数数据和资源使用参数数据进行加权融合，得到空间特征数据；资源管理模块，用于根据空间特征数据构建教学空间资源库；智能调度模块，用于根据教学计划参数数据对教学空间进行初次分配，并获取空闲空间数据；预约管理模块，用于对教学空间进行二次分配；通信模块，用于将预约消息发送给用户；为智慧校园的管理提供了高效灵活的解决方案。

本发明授权一种智慧校园教学空间统筹管理系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧校园教学空间统筹管理系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于获取教学空间数据、教学计划数据、资源使用数据和预约请求数据； 数据处理模块，用于对获取的教学空间数据、教学计划数据、资源使用数据和预约请求数据进行预处理，得到教学空间参数数据、教学计划参数数据、资源使用参数数据和预约参数数据；将教学空间参数数据和资源使用参数数据进行加权融合，得到空间特征数据； 资源管理模块，用于根据空间特征数据构建教学空间资源库； 智能调度模块，用于根据教学计划参数数据对教学空间进行初次分配；根据初次分配结果，在教学空间资源库中实时更新教学空间状态，并获取空闲空间数据； 所述根据教学计划参数数据对教学空间进行初次分配的方法包括： 将教学空间的分配建模为Markov决策过程，采用Q‑learning强化学习算法学习Q值函数；当Q值达到收敛时，获得最优分配策略；具体步骤为： S61、构建强化学习框架，定义、、和；其中，为教学空间在时刻的使用状态；为在时刻采取的动作；为选择策略；为时刻的索引；为在时刻执行动作后获得的即时奖励； 通过空间适配性函数获取，具体数学公式为：；其中，为教学资源需求与教学空间之间的差异，差异越小，适配性越高；S62、采用Q‑learning强化学习算法，初始化Q值函数，设定学习率和折扣因子； S63、根据教学空间资源库获取当前状态；在每个时刻，根据当前选择最优动作；执行最优动作，得到新状态和即时奖励；最优动作采用贪婪策略进行选择； S64、根据得到的新状态和即时奖励更新Q值函数； S65、将设置为新的当前状态，重复步骤S63‑S64直至Q值达到收敛时，获得最优分配策略；根据最优分配策略对教学空间进行初次分配，并得到初次分配结果； 预约管理模块，用于根据预约参数数据和空闲空间数据对教学空间进行二次分配； 所述根据预约参数数据和空闲空间数据对教学空间进行二次分配的方法包括： 采用多臂老虎机模型对空闲教学空间进行二次分配，具体步骤为： S81、假设有个不同的臂，每个臂对应不同的空闲教学空间；分别设定每个臂初始的被拉动次数，每个臂初始的平均奖励值为；其中，为臂的索引，；设定参数，控制置信区间的宽度； S82、针对每个预约请求，计算每个臂的上置信界限，具体为： ；其中，为当前的总拉动次数；选择上置信界限最大的臂，获得奖励；根据奖励，判断预约结果； S83、更新被选择臂的平均奖励值和拉动次数； S84、重复步骤S82‑S83，直到达到预定的迭代次数时停止； 通信模块，用于根据二次分配的结果，将预约消息发送给用户；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接。

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