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摘要：本文对高校图书馆阅览室座位资源预约使用问题进行分析，为了解决高校图书馆座位预约问题，全国高校以实际情况为出发，提供了不同措施和解决方案。首先，从硬件的角度，提供了相应的管理方法，即实行人工管理高校图书馆的座位资源，这样能大大提高图书馆座位的利用率，但这种管理方法需要投入大量的人力，财力和物力。因此，需要创建适合实际情况的座位预约系统，尽可能的解决座位资源使用问题，保证座位有效利用，达到数字化管理的目的[1]。高校图书馆座位预约系统的开发与应用，不仅可以节约师生寻找座位的时间，而且还可以提高座位资源的使用效率[2]，将成为每个高校图书馆急需面对和解决的问题。
关键词：高校图书馆;座位预约系统;数字图书馆
由于图书馆座位预约场景与经典蚁群算法相似，都属于寻求目标最短路径问题，国内外很多学者在蚁群算法的研究上取得了很好的成果，图书馆座位预约系统要求运行稳定、快速和高效并且要在开馆日期前投入使用，时间紧任务重，所以本文决定以经典的且被验证过的蚁群算法为研究对象，对座位预约系统进行研发。
高校图书馆分布在不同校区，座位总数多，在需要对座位间隔进行控制满足预约开放条件;其次，用户对不同校区座位的预约使用需要用到定位和相关服务消息推送;最后高校图书馆座位预约的方式和场景与蚁群算法相近;所以针对所要研究内容主要查阅了座位预约系统、蚁群算法和LBS定位技术的研相关文献，具体内容如下。
一、座位预约系统的研究现状
Paul Needham于2016年提出应使用数字化和信息化管理方式，对图书馆有限的座位资源进行合理的管控，来提升图书馆座位资源的使用效率。温红超在2019年提出，图书馆座位预约系统备受热宠，应加强座位预约系统使用效果的研究。黄勇等在2020年完成了座位预约系统设计与实现，有效减少了座位空置率，提高了座位的使用效率。张若有在2020年指出高校图书馆座位预约问题的解决是智慧图书馆的重要组成部分。
此外，也有为数不多的高校使用第三方厂家提供的技术支持来解座位预约的问题。Colorni A指出数字化图书馆就是使用计算机管理代替人工管理，最大限度提升座位资源的使用效率，避免资源的浪费向。
英国、法国、德国和瑞典等欧洲国家的图书馆座位，并没有专门的预约系统，大多数大学图书馆甚至向市民开放。
美国经济发达、教育资源丰富，多数图书馆并没有设置进入限制，但在纽约等大城市，座位资源紧张，一些大型图书馆或大学图书馆，有专门的座位预订系统;这些系统只提供简单预约，并不会储存使用数据;在系统设计上，采用客户机/服务器模式或浏览器/服务器模式，少数座位预约系统会提供第三方平台的服务。总而言之，相对于国内图书馆座位预约系统，功能有限。
日韩等亚洲国家，人口密集、高校大多数集中在少数大城市，学生数量多，座位资源紧张，因此，大多数高校图书馆的座位资源越来越受到重视，一般都有相应的预约系统，学生需要使用ID进行认证，然后才可以进行预约。该系统通常配有指纹机或读卡器等设备，用于在学生远程或现场预约后验证其身份。对于一些违规情况，系统还将记入校园档案，提高学生自觉遵守座位使用规范。
综上所述，虽然国内外对图书馆座位资源使用都有不同的方法，但在数字移动时代的今天，简单的座位预约功能已经无法满足师生用户的使用需求，提升对图书馆管理人员如何正确分配座位资源，管理图书馆资源使用规则提出了更高的要求。
二、蚁群算法的研究现状
来自意大利的Marco Dorigo博士认为蚁群算法是优化路径的概率型算法，其原理是根据于蚂蚁在觅食过程中寻路的行为。ZHANG H Y等提出蚁群是根据先信息素量的多少来参照转移概率自主的选择到达食物源的最优路径即最短路径。
沈显君于2015年指出蚁群算法本质上是启发式全局优化算法的一种。张苏英等在2019年指出蚁群算法，被大量应用于多领域路径规划的研究。基于蚁群算法的栅格地图描述环境信息简单有效、易于实现，在路径规划中得到了广泛的应用。
Haroun S A于2015年以旅行商问题-TSP 为例，给出了详细的 ACO算法流程，Jie C等在2015年提出改进ACO算法，以解决在处理多目标的路径规划问题上存在目标函数相互矛盾的情况。
方文婷等在2019年指出，改进后的蚁群算法可以达到縮短蚁群算法的收敛次数、减少收敛时间目的。THOMAS T等在2018年指出全局路径规划是指移动对象在掌握环境信息之后进行建模，按照既定的优化规则找到一条符合要求的路径。
王晓燕等在2018年提出了限定蚂蚁系统中信息素范围的大小值，可以避免停止更迭的问题。CHENG Juntao等指出，将启发信息递减系数加入两坐标之间，能够避免过早进入局部最优解。
屈鸿等通过改变蚁群系统中每个蚂蚁起点坐标的位置，降低经典蚁群算法搜索时时蚂蚁之间的相互影响来提高蚁群算法的运算效率。
吕文壮等在2019年指出，蚁群算法可通过蚁群之间信息素的增减促使全局获得最优解。
上述对经典蚁群算法的改进能提高蚁群算法的表现，但不能在特定情况下满足要求，主要是经典蚁群算法中搜索方式会受到参数值变化的影响，而图书馆中座位与座位之间的距离是固定的，这种布局特性对蚁群算法的运算提供了便利，具体表现在师生在利用移动端选座时可准确地观察到座位和所需资源是否释放与占用。
三、LBS系统研究现状
LBS 基于位置的服务（Location Based Services，LBS），是使用各类型的定位技术来获取定位当前的位置，通过网络向该定位设备提供服务。王华平于2018年指出LBS 技术是以用户位置为主，通过定位技术，确定用户所在位置后与用户需求匹配，并发出与位置相关的服务。张青云等介绍了不同技术对LBS用户隐私数据的保护方法。邵波于2016年提出图书馆LBS在室内使用的各类定位技术。张帆等综合LBS的定位功能，实现了对用户的不同定向服务，王能辉认为LBS提供的服务能为读者用户带来更全面的图书馆体验。钱海钢认为LBS是构建智慧图书馆的重要内容。郭倩等针对当前高校LBS用户的需求，提出一套在Android平台上的校园定位技术系统的设计。程雪颖等提出二次开发实现馆内导航功能，现有电子地图位置服务难以直接满足校园内地理信息服务需求。王翀指出智慧校园的建设应发展该加强对预约和资源使用需求的研究和开发。 目前，LBS得到了广泛应用、校园地图服务、移动图书馆和定位用户行为分析等。C.Y.Chow指出精度越准确的位置数据可以获得更好的位置服务。Kushwaha A提出运用LBS技术的智慧校园相关典型应用主要包括缅因大学校园导航系统、中西部大学联盟和蒙特克莱尔州立大学的校园连接计划等。胡长华提出一种基于LBS地图的可视化移动作业改进系统提升其可视化体验的友好性。杨敏等指出基于WIFI的定位在LBS中潜力巨大，能够有效为用户提供相关服务 ，文献指出了LBS在用户位置服务需求方面的广泛运用。
四、结语
由于数字移动时代广泛应用，需要控制座位之间的安全距离，大部分师生使用的是移动端预约，在需要对预约系统中在移动端的座位显示状态进行更改，但是图书馆预约系统存在以下几个问题：
1.座位状态显示不及时，不能及时告知师生座位是否被占用;
2.高峰期时预约系统在移动端运行较慢;
3.后台管理端对使用数据统计不全;
4.预约段界面不够完善精美，需要更简便的预约与签退操作减少师生在馆内的密集程度;
5.没有将座位分楼层分时段的提供给师生用户，需要更详细的操作界面来满足师生使用资源的不同需求。
综上所述，高校图书馆座位预约的问题其实就是在座位状态已知的前提下，师生选择下一目的地的最短路径问题。要解决这个问题就必须对原有系统的算法进行优化来提高移动端选择效率达到更快的选座效果。
基于蚁群算法的高校图书馆座位预约算法研究。首先分析了图书馆座位预约需求，通过研究经典蚁群算法和图书馆座位预约的相似点，决定采用蚁群算法，并给出了解决方案。融入LBS并行蚁群算法在座位预约算法的中的研究。对图书馆座位预约算法并行进行研究，给出算法设计思路，确定了并行蚁群算法流程和算法实现，根据图书馆座位坐标制定了应用场景图，通过应用模拟实验证明并行蚁群算法作为图书馆座位预约算法的可行性。
参考文献：
[1]关云楠.高校图书馆座位管理系统构建——基于红外线探测器与无线射频技术影响图书馆的第四代技术[J].中国科技信息，2020（10）：45-46.
[2]严宏忠，夏青.高校图书馆智能化座位管理系統应用初探——以江苏海洋大学图书馆为例[J].科技传播，2020（12）：144-145.
[3]Paul Needham.IDL，ILC，WILC.Gerard van Thienen’s contributions to the study of incunabula[J].Quaerendo，2006（11）：23.
[4]温红超.高校图书馆读者使用座位预约管理系统的经济学分析——以吉林大学鼎新图书馆为例[J].图书馆情报工作，2019（09）：110-112.
[5]黄勇，东胜东.基于J2EE平台的B/S架构座位预约系统设计与实现[J].现代信息科技，2020（09）：01-02.
[6]张若有.高校图书馆座位预约系统实施与存在问题探讨[J].科技世界，2020（05）：6-7.
作者简介：易成，男，湖北武汉人，武汉理工大学计算机专业工程硕士，现就职于武汉理工大学南湖图书馆，从事图书馆相关软件的应用。
关键词：高校图书馆;座位预约系统;数字图书馆
由于图书馆座位预约场景与经典蚁群算法相似，都属于寻求目标最短路径问题，国内外很多学者在蚁群算法的研究上取得了很好的成果，图书馆座位预约系统要求运行稳定、快速和高效并且要在开馆日期前投入使用，时间紧任务重，所以本文决定以经典的且被验证过的蚁群算法为研究对象，对座位预约系统进行研发。
高校图书馆分布在不同校区，座位总数多，在需要对座位间隔进行控制满足预约开放条件;其次，用户对不同校区座位的预约使用需要用到定位和相关服务消息推送;最后高校图书馆座位预约的方式和场景与蚁群算法相近;所以针对所要研究内容主要查阅了座位预约系统、蚁群算法和LBS定位技术的研相关文献，具体内容如下。
一、座位预约系统的研究现状
Paul Needham于2016年提出应使用数字化和信息化管理方式，对图书馆有限的座位资源进行合理的管控，来提升图书馆座位资源的使用效率。温红超在2019年提出，图书馆座位预约系统备受热宠，应加强座位预约系统使用效果的研究。黄勇等在2020年完成了座位预约系统设计与实现，有效减少了座位空置率，提高了座位的使用效率。张若有在2020年指出高校图书馆座位预约问题的解决是智慧图书馆的重要组成部分。
此外，也有为数不多的高校使用第三方厂家提供的技术支持来解座位预约的问题。Colorni A指出数字化图书馆就是使用计算机管理代替人工管理，最大限度提升座位资源的使用效率，避免资源的浪费向。
英国、法国、德国和瑞典等欧洲国家的图书馆座位，并没有专门的预约系统，大多数大学图书馆甚至向市民开放。
美国经济发达、教育资源丰富，多数图书馆并没有设置进入限制，但在纽约等大城市，座位资源紧张，一些大型图书馆或大学图书馆，有专门的座位预订系统;这些系统只提供简单预约，并不会储存使用数据;在系统设计上，采用客户机/服务器模式或浏览器/服务器模式，少数座位预约系统会提供第三方平台的服务。总而言之，相对于国内图书馆座位预约系统，功能有限。
日韩等亚洲国家，人口密集、高校大多数集中在少数大城市，学生数量多，座位资源紧张，因此，大多数高校图书馆的座位资源越来越受到重视，一般都有相应的预约系统，学生需要使用ID进行认证，然后才可以进行预约。该系统通常配有指纹机或读卡器等设备，用于在学生远程或现场预约后验证其身份。对于一些违规情况，系统还将记入校园档案，提高学生自觉遵守座位使用规范。
综上所述，虽然国内外对图书馆座位资源使用都有不同的方法，但在数字移动时代的今天，简单的座位预约功能已经无法满足师生用户的使用需求，提升对图书馆管理人员如何正确分配座位资源，管理图书馆资源使用规则提出了更高的要求。
二、蚁群算法的研究现状
来自意大利的Marco Dorigo博士认为蚁群算法是优化路径的概率型算法，其原理是根据于蚂蚁在觅食过程中寻路的行为。ZHANG H Y等提出蚁群是根据先信息素量的多少来参照转移概率自主的选择到达食物源的最优路径即最短路径。
沈显君于2015年指出蚁群算法本质上是启发式全局优化算法的一种。张苏英等在2019年指出蚁群算法，被大量应用于多领域路径规划的研究。基于蚁群算法的栅格地图描述环境信息简单有效、易于实现，在路径规划中得到了广泛的应用。
Haroun S A于2015年以旅行商问题-TSP 为例，给出了详细的 ACO算法流程，Jie C等在2015年提出改进ACO算法，以解决在处理多目标的路径规划问题上存在目标函数相互矛盾的情况。
方文婷等在2019年指出，改进后的蚁群算法可以达到縮短蚁群算法的收敛次数、减少收敛时间目的。THOMAS T等在2018年指出全局路径规划是指移动对象在掌握环境信息之后进行建模，按照既定的优化规则找到一条符合要求的路径。
王晓燕等在2018年提出了限定蚂蚁系统中信息素范围的大小值，可以避免停止更迭的问题。CHENG Juntao等指出，将启发信息递减系数加入两坐标之间，能够避免过早进入局部最优解。
屈鸿等通过改变蚁群系统中每个蚂蚁起点坐标的位置，降低经典蚁群算法搜索时时蚂蚁之间的相互影响来提高蚁群算法的运算效率。
吕文壮等在2019年指出，蚁群算法可通过蚁群之间信息素的增减促使全局获得最优解。
上述对经典蚁群算法的改进能提高蚁群算法的表现，但不能在特定情况下满足要求，主要是经典蚁群算法中搜索方式会受到参数值变化的影响，而图书馆中座位与座位之间的距离是固定的，这种布局特性对蚁群算法的运算提供了便利，具体表现在师生在利用移动端选座时可准确地观察到座位和所需资源是否释放与占用。
三、LBS系统研究现状
LBS 基于位置的服务（Location Based Services，LBS），是使用各类型的定位技术来获取定位当前的位置，通过网络向该定位设备提供服务。王华平于2018年指出LBS 技术是以用户位置为主，通过定位技术，确定用户所在位置后与用户需求匹配，并发出与位置相关的服务。张青云等介绍了不同技术对LBS用户隐私数据的保护方法。邵波于2016年提出图书馆LBS在室内使用的各类定位技术。张帆等综合LBS的定位功能，实现了对用户的不同定向服务，王能辉认为LBS提供的服务能为读者用户带来更全面的图书馆体验。钱海钢认为LBS是构建智慧图书馆的重要内容。郭倩等针对当前高校LBS用户的需求，提出一套在Android平台上的校园定位技术系统的设计。程雪颖等提出二次开发实现馆内导航功能，现有电子地图位置服务难以直接满足校园内地理信息服务需求。王翀指出智慧校园的建设应发展该加强对预约和资源使用需求的研究和开发。 目前，LBS得到了广泛应用、校园地图服务、移动图书馆和定位用户行为分析等。C.Y.Chow指出精度越准确的位置数据可以获得更好的位置服务。Kushwaha A提出运用LBS技术的智慧校园相关典型应用主要包括缅因大学校园导航系统、中西部大学联盟和蒙特克莱尔州立大学的校园连接计划等。胡长华提出一种基于LBS地图的可视化移动作业改进系统提升其可视化体验的友好性。杨敏等指出基于WIFI的定位在LBS中潜力巨大，能够有效为用户提供相关服务 ，文献指出了LBS在用户位置服务需求方面的广泛运用。
四、结语
由于数字移动时代广泛应用，需要控制座位之间的安全距离，大部分师生使用的是移动端预约，在需要对预约系统中在移动端的座位显示状态进行更改，但是图书馆预约系统存在以下几个问题：
1.座位状态显示不及时，不能及时告知师生座位是否被占用;
2.高峰期时预约系统在移动端运行较慢;
3.后台管理端对使用数据统计不全;
4.预约段界面不够完善精美，需要更简便的预约与签退操作减少师生在馆内的密集程度;
5.没有将座位分楼层分时段的提供给师生用户，需要更详细的操作界面来满足师生使用资源的不同需求。
综上所述，高校图书馆座位预约的问题其实就是在座位状态已知的前提下，师生选择下一目的地的最短路径问题。要解决这个问题就必须对原有系统的算法进行优化来提高移动端选择效率达到更快的选座效果。
基于蚁群算法的高校图书馆座位预约算法研究。首先分析了图书馆座位预约需求，通过研究经典蚁群算法和图书馆座位预约的相似点，决定采用蚁群算法，并给出了解决方案。融入LBS并行蚁群算法在座位预约算法的中的研究。对图书馆座位预约算法并行进行研究，给出算法设计思路，确定了并行蚁群算法流程和算法实现，根据图书馆座位坐标制定了应用场景图，通过应用模拟实验证明并行蚁群算法作为图书馆座位预约算法的可行性。
参考文献：
[1]关云楠.高校图书馆座位管理系统构建——基于红外线探测器与无线射频技术影响图书馆的第四代技术[J].中国科技信息，2020（10）：45-46.
[2]严宏忠，夏青.高校图书馆智能化座位管理系統应用初探——以江苏海洋大学图书馆为例[J].科技传播，2020（12）：144-145.
[3]Paul Needham.IDL，ILC，WILC.Gerard van Thienen’s contributions to the study of incunabula[J].Quaerendo，2006（11）：23.
[4]温红超.高校图书馆读者使用座位预约管理系统的经济学分析——以吉林大学鼎新图书馆为例[J].图书馆情报工作，2019（09）：110-112.
[5]黄勇，东胜东.基于J2EE平台的B/S架构座位预约系统设计与实现[J].现代信息科技，2020（09）：01-02.
[6]张若有.高校图书馆座位预约系统实施与存在问题探讨[J].科技世界，2020（05）：6-7.
作者简介：易成，男，湖北武汉人，武汉理工大学计算机专业工程硕士，现就职于武汉理工大学南湖图书馆，从事图书馆相关软件的应用。