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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利停车场泊车位分配结果生成方法、装置、设备及介质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：CN120431754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510755012.3，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权停车场泊车位分配结果生成方法、装置、设备及介质是由胡有林;曹合鑫;李鑫;曾海丽;段婉婷设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车场泊车位分配结果生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种停车场泊车位分配结果生成方法、装置、设备及介质，涉及智能泊车技术领域，包括：通过收集停车请求信息和车位状态数据，利用预设的基于深度学习的车位分配模型计算综合性能指标数据，并根据综合性能指标数据对多个候选方案进行筛选。接着采用约束优化策略进一步优化，确保满足特定车位预留比例及非预约车辆等待时长等要求，最终得到目标车位分配方案，提高了停车场资源利用率、减少了用户等待时间。

本发明授权停车场泊车位分配结果生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种停车场泊车位分配结果生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取停车请求信息和车位状态数据； 将所述停车请求信息和所述车位状态数据输入预设车位分配模型中，得到综合性能指标数据和对应的候选分配方案，所述预设车位分配模型为双网络结构的神经网络模型，所述综合性能指标数据包括停车费用收入、车位利用率和用户等待时间； 通过比较所述综合性能指标数据对所述候选分配方案进行筛选，得到车位分配方案； 对所述车位分配方案采用约束优化策略进行优化，得到目标车位分配方案； 所述将所述停车请求信息和所述车位状态数据输入预设车位分配模型中，得到综合性能指标数据和对应的候选分配方案的步骤之前，包括： 获取停车请求信息样本数据和车位状态样本数据，并建立初始车位分配模型； 根据所述停车请求信息样本数据和所述车位状态样本数据对初始车位分配模型进行训练，得到预设车位分配模型； 所述根据所述停车请求信息样本数据和所述车位状态样本数据对初始车位分配模型进行训练，得到预设车位分配模型的步骤，包括： 对所述停车请求信息样本数据和所述车位状态样本数据进行归一化处理，构建训练集； 定义状态信息、动作信息和奖励函数，其中所述奖励函数表示为： 其中，表示一段时间，表示对于预约停车用户的期望收益，和表示奖励函数的参数，表示单位时间停车费用，是对于非预约停车用户的期望收益，为可预约停车位比例，为停车位总数，是预约停车用户所需交的预约费率，为预约停车用户的需求量，是预约停车用户数量的随机变量，是预约用户的概率密度函数，为非预约停车用户的需求量，是非预约停车用户数量的随机变量，是非预约用户的概率密度函数； 初始化训练参数、所述状态信息和所述动作信息，所述训练参数包括学习率、折扣因子和探索率； 基于所述状态信息和所述动作信息通过预设策略得到动作状态值，所述预设策略公式为： 其中，表示探索率，表示动作信息的空间大小，表示找到使最大的值，通过所述状态信息获取，表示预测综合性能指标数据，表示状态信息，表示动作状态值； 根据所述动作状态值进行计算，得到实际综合性能指标数据； 将所述状态信息和所述动作信息输入初始车位分配模型中，得到预测综合性能指标数据； 根据损失函数计算，得到实际综合性能指标数据和预测综合性能指标数据之间的误差值； 根据所述学习率通过优化算法迭代更新所述训练参数，直至达到最大迭代次数或损失函数计算得到的误差值收敛到预设阈值，得到预设车位分配模型。

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