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龙图腾网获悉广州青蓝智慧科技有限公司申请的专利一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法及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：CN120562781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510659786.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法及系统是由叶永杰;张福权;黄文龙设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：构建考务知识图谱上下文关联增强模块，通过实体嵌入与自注意力机制获取实体间的知识谱共鸣度，形成带权知识图谱；通过生成式AI模型和带权知识图谱生成调度候选序列，计算调度候选序列中实体对的协同合流系数，保留协同合流系数大于预设阈值的调度候选序列；针对保留的调度候选序列，计算时隙紧耦系数，并映射冲突量；综合协同合流系数与时隙紧耦系数，对调度候选序列进行全局适配度评分，并依据评分结果选取最优调度方案。通过融合生成式AI实现深度语义上下文感知，进行非线性综合评分，自动生成高质量调度方案，提升资源利用效率。

本发明授权一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式AI的数字化考务协同调度方法，其特征在于，包括： S1：构建考务知识图谱上下文关联增强模块，通过实体嵌入与自注意力机制获取实体间的知识谱共鸣度，形成带权知识图谱；包括：提取考务管理系统的实体集合，根据实体间的关联关系，构建初始无权知识图谱；基于预训练图嵌入模型，获取初始无权图谱上实体节点的低维向量表示；计算任意实体对的低维向量间的注意力权重，结合实体对低维向量间的向量相似度，计算知识谱共鸣度；将实体对的知识谱共鸣度作为边权，生成带权知识图谱；注意力权重的计算逻辑为：为实体对e1,e2的低维向量间的注意力权重，Wq和Wk为投影矩阵，和为实体对e1,e2的低维向量表示，e′为实体变量，Ne1为实体e1的邻居实体；知识谱共鸣度的计算逻辑为： 为实体对e1,e2的知识谱共鸣度，γ为放大系数，cos·,·为余弦相似度； S2：通过生成式AI模型和带权知识图谱生成调度候选序列，计算调度候选序列中实体对的协同合流系数，保留协同合流系数大于预设阈值的调度候选序列；包括：将带权知识图谱按预定义模板转化为自然语言上下文，形成Prompt输入至生成式AI模型，生成多条调度候选序列；根据调度候选序列内实体对的知识谱共鸣度计算协同合流系数，保留协同合流系数大于预设阈值的调度候选序列；协同合流系数的计算逻辑为： Γk为调度候选序列中第k条调度候选的协同合流系数，Zk为调度候选序列中第k条调度候选，β为控制系数，η为调整指数； S3：针对保留的调度候选序列，基于考生可用指示信息、可用教室和监考教师资源信息计算时隙紧耦系数，并映射冲突量；包括：对保留的调度候选序列提取所对应的考试时段；在考试时段内，获取考生可用指示信息、可用教室和监考教师资源信息；基于考生可用指示、可用教室和监考教师资源耦合度，计算考试时段的时隙紧耦系数；根据时隙紧耦系数与满配标度的差值，映射得到考试时段的冲突量；时隙紧耦系数的计算逻辑为：Ψt为考试时段t的时隙紧耦系数，St为考试时段t的考生集合，s为考生集合内的考生，δs,t为考生s在考试时段t的可用指示信息，为考试时段t的可用教室总数，为考试时段t的可用监考教师总数，μ为学生可用性聚合指数，ν为资源耦合调节指数；冲突量的映射逻辑为：Qt＝1-Ψt，Qt为考试时段t的冲突量； S4：综合调度候选序列的协同合流系数与时隙紧耦系数，对调度候选序列进行全局适配度评分，并依据评分结果选取最优调度方案。

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