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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法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：CN119623915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411520703.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法是由袁梦;佘桉奇设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法在说明书摘要公布了：基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法，它涉及教学教育领域。通过学生的多维特征对学生进行模糊聚类，其次利用强化学习对大规模学生群体的分组进行过滤以减小问题规模，再利用线性规划对过滤后的规则进行评级，反馈到深度网络中进行学习，最后输出有效的分组方案。本发明有益效果为：在本方法考虑到学生可能有多种角色，通过学生的多维特征对学生进行模糊聚类，其次利用强化学习对大规模学生群体的分组进行过滤以大幅减小问题规模，再利用线性规划对过滤后的规则进行评级，反馈到深度网络中进行学习，最后输出对当前学生群体有效的分组方案，能在较短的时间内获得良好的分组结果。

本发明授权基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习与线性规划的多角色学生自适应分组方法，其特征在于：它包括以下具体方法：通过学生的多维特征对学生进行模糊聚类，其次利用强化学习对大规模学生群体的分组进行过滤以减小问题规模，再利用线性规划对过滤后的规则进行评级，反馈到深度网络中进行学习，最后输出有效的分组方案；其具体为： 先利用轮廓系数对学生多维特征进行分析，确定最佳聚类数目，再利用模糊C均值聚类算法根据学生的多维特征对学生进行聚类，完成学生的聚类后，本发明根据隶属度确定学生的分类，每个学生对聚类都有一个隶属度，通常情况下，学生被归入隶属度最高的群组：； 进一步分析最大隶属度与第二大隶属度之间的差值，其中，如果差值小于0.05，本发明就认为学生可能同时属于两个聚类，即可以在两个聚类之间自适应切换； 所述深度网络使用稀疏奖励机制，仅在深度网络完成完整的规则组合后，才通过线性规划评估解决方案的质量； 使用线性规划来对当前的群体进行分组，以便分配给不同的群组，通过深度强化学习得到规则集合后，得到一个大小为的规则矩阵和一个大小为的分数数组，其中，代表规则中学生属于聚类的数量，代表规则的得分，是规则的数量，是聚类的数量； 通过模糊聚类得到每个聚类中的总人数，使用数组来存储这些信息，表示聚类中的人数，对于一些具有多角色特征的学生，用一个矩阵来表示他们的可转移性，表示群组中可以转移到群组的最大人数； 得到上述信息后，建立了一个线性规划模型来求解每条规则的使用次数和实际的群组转移矩阵： 目标函数是使分组总得分最大化，其中，约束1是确保所使用的规则中某一分组的人数等于原分组的总人数加上从其他分组转入该分组的人数，再减去从该分组转入其他分组的人数，约束2确保该规则的使用次数至少为0，约束3确保转移到每个聚类的人数至少为0，并且不能超过可能转移的最大人数。

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