強化學(xué)習(xí)算法在圖書館智能排架與借閱調(diào)度中的應(yīng)用

摘要：圖書館藏書規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，傳統(tǒng)圖書排架與借閱調(diào)度模式面臨現(xiàn)代管理效能瓶頸。對此文章提出了一種基于強化學(xué)習(xí)算法的圖書館智能排架與借閱調(diào)度模型，該模型創(chuàng)新性地整合狀態(tài)空間構(gòu)建策略、動作空間優(yōu)化方法及深度網(wǎng)絡(luò)算法框架；通過動態(tài)感知書架負(fù)載狀態(tài)與用戶需求特征，系統(tǒng)自主生成最優(yōu)圖書定位方案與調(diào)度決策。實驗數(shù)據(jù)分析顯示，該模型能夠有效提高圖書的查找效率，減少借閱等待時間，提升圖書館的整體運營效率。

關(guān)鍵詞：強化學(xué)習(xí)；智能排架；借閱調(diào)度；圖書館管理

中圖分類號：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0061-03

0引言

信息技術(shù)的革新正在推動圖書館管理模式向智能化轉(zhuǎn)型，自動化技術(shù)逐步取代傳統(tǒng)手動干預(yù)。傳統(tǒng)排架與調(diào)度系統(tǒng)依賴人工操作，效率低下、錯誤率高且資源浪費嚴(yán)重；在海量文獻(xiàn)資源與動態(tài)借閱需求的疊加下，人工管理機制難以維持穩(wěn)定服務(wù)品質(zhì)[1]。智能算法領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)在動態(tài)決策場景的突破性實踐為圖書館資源管理開辟新路徑：該算法通過自主探索環(huán)境反饋構(gòu)建決策模型，其動態(tài)策略優(yōu)化特性有效適配多目標(biāo)排架場景與非線性調(diào)度需求[2]。與依賴經(jīng)驗公式的靜態(tài)規(guī)劃方法相比，模型在虛擬交互空間中持續(xù)演化策略空間，突破傳統(tǒng)優(yōu)化算法的局部收斂瓶頸，實現(xiàn)文獻(xiàn)資源與讀者需求的多維匹配[3]。本文構(gòu)建出基于深度強化學(xué)習(xí)的圖書館運營框架，設(shè)計多維狀態(tài)表征與復(fù)合獎勵函數(shù)，探索智能排架與借閱調(diào)度的協(xié)同優(yōu)化機制，以期為知識服務(wù)機構(gòu)的效能提升提供算法支撐。

1強化學(xué)習(xí)算法基本原理

強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL）是一種基于智能體與環(huán)境交互的機器學(xué)習(xí)的重要分支。該機制的核心在于通過獎勵信號引導(dǎo)決策優(yōu)化，使模型在連續(xù)決策中實現(xiàn)長期收益的最大化[4]。其理論框架包含五維核心要素：狀態(tài)表征環(huán)境特征空間，動作反映決策選擇空間，獎勵提供行為評估信號，策略形成決策映射規(guī)則，價值函數(shù)量化長期收益預(yù)期。以圖書館智能管理系統(tǒng)為例，環(huán)境狀態(tài)可涵蓋書籍定位坐標(biāo)、借閱需求優(yōu)先級矩陣、存儲單元容量參數(shù)等多種因素；決策動作涉及跨區(qū)域書籍調(diào)度、借閱序列優(yōu)化等操作指令。這種動態(tài)交互模式促使模型持續(xù)探索狀態(tài)—動作空間的潛在關(guān)聯(lián)，通過策略迭代不斷逼近最優(yōu)決策路徑，最終構(gòu)建具備長期收益最大化的決策網(wǎng)絡(luò)[5]。強化學(xué)習(xí)的核心公式為貝爾曼方程（BellmanEquation），用于計算狀態(tài)價值函數(shù)，算法如式（1）所示。

式中：V（s）是狀態(tài)s的價值，R（s，a）是在狀態(tài)s下執(zhí)行動作a的即時獎勵，γ是折扣因子，P（s'|s，a）是從狀態(tài)s執(zhí)行動作a后轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s'的概率。

2基于強化學(xué)習(xí)算法的圖書館智能排架與借閱調(diào)度模型構(gòu)建

2.1狀態(tài)空間設(shè)計

在圖書館構(gòu)建智能排架與借閱調(diào)度系統(tǒng)時，強化學(xué)習(xí)發(fā)揮著驅(qū)動作用。狀態(tài)空間的設(shè)計對智能體全面感知環(huán)境特征至關(guān)重要：既要涵蓋書架負(fù)載率、借閱請求時序分布這些關(guān)鍵參數(shù)，又要兼顧讀者行為模式、書籍流通周期這類深層變量，實現(xiàn)動態(tài)整合。狀態(tài)空間S是一個囊括圖書館任意時刻所有狀態(tài)的集合，包含圖書館在任意時刻的所有可能狀態(tài)。每個狀態(tài)表示為向量s∈S，濃縮了圖書館在特定時刻的整體信息。以圖書館智能排架與借閱調(diào)度的實際需求為出發(fā)點，狀態(tài)空間可以分為以下幾個子空間：圖書分布子空間D，表示圖書館中各類圖書在書架上的分布情況。模型中D被設(shè)計為一個矩陣，其中每一行代表一個書架，每一列代表一類圖書，則D矩陣中的元素dij表示第i個書架上第j類圖書的數(shù)量，如式（2）所示。

式中：m是書架的數(shù)量，n是圖書的類別數(shù)。借閱需求子空間R，表示讀者對各類圖書的借閱需求。R是一個向量，其中每個元素rj表示第j類圖書在單位時間內(nèi)的借閱頻率。借閱需求可以通過歷史借閱數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到，也可以通過實時借閱請求動態(tài)更新，表示為R=[]r1，r2，...rn，借閱需求的統(tǒng)計方法采用滑動窗口算法，以平滑短期波動并反映長期趨勢。排架狀態(tài)子空間P，表示各類圖書在書架上的排列順序。P同樣作為一個向量，每個元素pj表示第j類圖書在書架上的當(dāng)前位置，表示為P=[]p1，p2，...pn，排架狀態(tài)的更新通過圖書的借閱和歸還操作觸發(fā)，反映圖書在書架上的動態(tài)變化。綜合以上三個子空間，狀態(tài)向量s表示為s=[D，R，P]。狀態(tài)空間需量化編碼后方可輸入至強化學(xué)習(xí)算法。模型的構(gòu)建中，連續(xù)狀態(tài)變量的離散化、算法可處理形式的格式化，這兩個要素構(gòu)成了狀態(tài)空間量化與編碼的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。圖書分布子空間D的量化是通過將每個書架上的圖書數(shù)量劃分為“少”“中”“多”三個區(qū)間，分別用數(shù)字1、2、3表示。借閱需求子空間R的量化則是根據(jù)借閱頻率劃分為“低”“中”“高”三個等級，其中低于10次/天為“低”，10～50次/天為“中”，高于50次/天為“高”。排架狀態(tài)子空間P的編碼是通過將書架劃分為“前區(qū)”“中區(qū)”“后區(qū)”，并分別用字母A、B、C表示。這種量化和編碼的方式，將狀態(tài)空間轉(zhuǎn)換為一個離散且有限的集合，便于強化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行高效處理。

算法在進(jìn)行狀態(tài)處理時要面對狀態(tài)空間的動態(tài)更新，動態(tài)更新是確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r反映圖書館運行情況的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。狀態(tài)的更新主要由三種事件觸發(fā)：圖書借閱事件會直接影響圖書分布子空間D和排架狀態(tài)子空間P。當(dāng)讀者借閱某類圖書時，該類圖書在書架上的數(shù)量會減少，其位置也可能發(fā)生變化，因此需要更新D和P的狀態(tài)；圖書歸還事件同樣會觸發(fā)狀態(tài)更新，歸還的圖書存在被放置在不同位置的概率，導(dǎo)致圖書分布和排架狀態(tài)的改變，從而需要對D和P進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整；借閱需求變化事件會影響借閱需求子空間R。隨著時間推移，讀者的借閱偏好可能發(fā)生變化，因此需要根據(jù)實時借閱請求或歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計動態(tài)更新R的值。狀態(tài)空間的動態(tài)更新通過事件驅(qū)動機制實現(xiàn)，每當(dāng)上述事件發(fā)生時，系統(tǒng)會觸發(fā)一個狀態(tài)更新函數(shù)s'=f（s，event），該函數(shù)根據(jù)事件類型和相關(guān)參數(shù)對狀態(tài)向量s進(jìn)行調(diào)整，生成新的狀態(tài)s'。

2.2動作空間設(shè)計

圖書館借閱調(diào)度面臨優(yōu)化書籍空間布局和快速響應(yīng)讀者請求的挑戰(zhàn)。動作空間劃定了模型可執(zhí)行操作的邊界：圖書的移動；借閱的調(diào)度。前者力圖實現(xiàn)典籍陳列的科學(xué)合理，后者則追求讀者需求的精準(zhǔn)滿足，這兩種操作模式構(gòu)成了圖書館管理系統(tǒng)的兩大支柱。

圖書移動操作K旨在優(yōu)化圖書館書籍陳列分布，提升圖書利用率；這一操作將特定類別的圖書從現(xiàn)有位置調(diào)整至目標(biāo)位置，從而精簡讀者檢索圖書所耗費的時間。將此過程設(shè)定為集合，則圖書移動表示為K=[]k1，k2，...ki，其中ki表示將第i類圖書從當(dāng)前位置移動到目標(biāo)位置。圖書移動操作涉及類別參數(shù)、起始位置參數(shù)以及目標(biāo)位置參數(shù)；必須綜合考慮書架容量上限、操作成本限制與圖書安全需求等條件。一項借閱調(diào)度操作T應(yīng)快速響應(yīng)讀者請求，通過優(yōu)化圖書借閱順序與時間分配機制，在提升借閱成功率的同時降低讀者等待時長。同理借閱調(diào)度操作表示為集合T=[]t1，t2，...ti，其中ti表示對第i類圖書的借閱調(diào)度策略。

每次調(diào)度操作包含圖書類別、借閱優(yōu)先級和調(diào)度時間三個參數(shù)，并通過優(yōu)先級調(diào)度、時間窗調(diào)度和動態(tài)調(diào)度等策略實現(xiàn)。圖書移動操作K和借閱調(diào)度操作T共同構(gòu)成了動作向量a=[K，T]；這個概念旨在闡釋模型在特定時刻所能執(zhí)行的全部操作。強化學(xué)習(xí)算法要求輸入特定形式的數(shù)據(jù)，所以動作向量的維度取決于圖書移動與借閱調(diào)度的具體數(shù)量，并通過獨熱編碼或整數(shù)編碼實現(xiàn)轉(zhuǎn)換。

2.3模型訓(xùn)練優(yōu)化

模型框架在狀態(tài)空間與動作空間的聯(lián)合設(shè)計階段構(gòu)建完成；訓(xùn)練優(yōu)化的目標(biāo)在于使智能體掌握最優(yōu)決策策略。本文基于Q-learning算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，訓(xùn)練過程通過Q-learning算法實現(xiàn)，該算法通過迭代更新Q值函數(shù)逐步逼近最優(yōu)策略，Q-learning算法的核心公式如式（3）所示。

Q（）st，at←Q（）st，at+α[]rt+1+γmaxa'Q（）st+1，a'-Q（）st，at（3）

式中：α是學(xué)習(xí)率，用于控制新信息對舊信息的更新程度；γ是折扣因子，用于衡量未來獎勵的權(quán)重；rt+1是模型在狀態(tài)st+1下獲得的即時獎勵；maxa'Q（）st+1，a'是在狀態(tài)st+1下所有可能動作中獲得的最大Q值。

模型訓(xùn)練倚重于Q值初始化，表征著每個訓(xùn)練周期的起點。算法依據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動作，并觀察該動作的獎勵及其后的狀態(tài)變化。優(yōu)化訓(xùn)練算法依據(jù)當(dāng)前狀態(tài)及行動更新對應(yīng)的價值評估。循環(huán)往復(fù)，Q值的數(shù)值持續(xù)迭代，直至尋得最優(yōu)解。

3實驗案例分析

3.1實驗準(zhǔn)備

本文構(gòu)建一系列對比實驗，以評估基于強化學(xué)習(xí)算法的圖書館智能排架與借閱調(diào)度模型的有效性，實驗所用的數(shù)據(jù)均來源于高校圖書館，包括日常流通記錄、圖書館內(nèi)書架位置分布以及讀者的借閱行為習(xí)慣等多種類型的信息。10個學(xué)科的文獻(xiàn)、50組書架坐標(biāo)和1000條借閱軌跡，構(gòu)成了實驗的數(shù)據(jù)樣本，這些樣本被整合成一個具有時間空間特性的三維狀態(tài)矩陣。

強化學(xué)習(xí)模型把圖書分布、讀者需求及排架信息作為輸入狀態(tài)，然后依據(jù)狀態(tài)信息，選取最佳動作，最終目的是優(yōu)化圖書排架與借閱調(diào)度過程。

3.2實驗結(jié)果分析

將實驗采用的兩種方法在不同指標(biāo)上的詳細(xì)對比數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，對比數(shù)據(jù)如表1所示。

如表1所示，強化學(xué)習(xí)方法在多個關(guān)鍵指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。1）平均檢索時間：傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)耗時120s完成單次查詢?nèi)蝿?wù)，引入強化學(xué)習(xí)框架后該指標(biāo)壓縮至75s，優(yōu)化幅度達(dá)37.5%；2）借閱成功率數(shù)據(jù)顯示：智能調(diào)度模型將有效借閱率從基準(zhǔn)值85%提升至96%，12.9%的增幅印證了需求預(yù)測模塊在捕捉用戶借閱規(guī)律方面的優(yōu)勢；3）圖書流通效率呈現(xiàn)顯著變化：周轉(zhuǎn)率從初始60%躍升至80%，33.3%的增長率揭示出文獻(xiàn)調(diào)度策略對資源閑置現(xiàn)象的改善作用；智能排架系統(tǒng)通過實時更新文獻(xiàn)熱度權(quán)重，實現(xiàn)高頻資源與閱覽區(qū)域的動態(tài)匹配；4）平均排隊時間：傳統(tǒng)方法下讀者平均排隊時間為30s，而強化學(xué)習(xí)方法將其縮短至15s，改進(jìn)率達(dá)到50%。這進(jìn)一步證明了強化學(xué)習(xí)方法在優(yōu)化借閱流程方面的優(yōu)勢，減少了讀者等待時間，提升了服務(wù)效率；5）圖書歸還效率：強化學(xué)習(xí)方法將圖書歸還效率從70%提升至85%，改進(jìn)率為21.4%。這表明通過智能調(diào)度，歸還的圖書能夠更快地重新上架并可供其他讀者借閱，減少了圖書在歸還環(huán)節(jié)的滯留時間。

4結(jié)束語

本研究設(shè)計了一種融合強化學(xué)習(xí)框架的圖書館資源調(diào)度模型，針對傳統(tǒng)管理模式中書架空間利用率低、讀者等待時間長等問題提出創(chuàng)新解決方案。實驗結(jié)果表明，該模型能夠根據(jù)借閱需求動態(tài)調(diào)整圖書排架和借閱策略，具有良好的自適應(yīng)性和魯棒性。未來的研究將集中于優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，引入深度強化學(xué)習(xí)算法，以應(yīng)對更復(fù)雜的圖書館場景。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】