[发明专利]一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法有效
申请号: | 202010006995.8 | 申请日: | 2020-01-03 |
公开(公告)号: | CN111242439B | 公开(公告)日: | 2023-08-11 |
发明(设计)人: | 曾广平;任智颖;武丹凤;陈源宝;刘宇;黄双;王旋 | 申请(专利权)人: | 北京科技大学;武汉第二船舶设计研究所(中国船舶重工集团公司第七一九研究所) |
主分类号: | G06Q10/0631 | 分类号: | G06Q10/0631 |
代理公司: | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人: | 张仲波 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信任 机制 动态 任务 分配 决策 辅助 方法 | ||
本发明提供一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法,能够提高任务分配的合理性和有效性。所述方法包括:获取待分配队列;根据待分配队列中任务的类型、执行人员等级要求,确定执行任务的执行人员集合;根据执行人员集合内每一位人员的历史执行任务的满意度评价值和隐性Elo等级分,对执行人员集合内每一位人员进行综合信任评估,对综合信任评估结果进行排名,根据排名结果对任务进行动态分配。本发明涉及计算机技术领域。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是指一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法。
背景技术
任务分配自动化系统是将现代任务分配和计算机技术结合起来的一种新型的任务分配系统,可以优化现有的管理组织结构,调整管理体制,但传统的任务分配自动化系统操作复杂,无法客观评估维修人员的执行能力,任务完成成功率等情况,任务不能准确的选取最优执行人员,导致任务分配不合理。
现有的任务分配中,集中式任务分配机制能制定最佳的分配方案,但该机制的伸缩性和风险的集中性,以及对系统完全信息的依赖性,不利于大规模的进行任务分配;分布式任务分配系统,往往追求的是局部最优,而不是全局最优。因此,针对现有的任务分配系统存在不够合理的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法,以解决现有技术所存在的无法合理有效地分配任务的问题。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法,包括:
获取待分配队列;
根据待分配队列中任务的类型、执行人员等级要求,确定执行任务的执行人员集合;
根据执行人员集合内每一位人员的历史执行任务的满意度评价值和隐性Elo等级分,对执行人员集合内每一位人员进行综合信任评估,对综合信任评估结果进行排名,根据排名结果对任务进行动态分配。
进一步地,在获取待分配队列之前,所述方法还包括:
当新的任务产生时,根据新任务的严酷等级和请求时间,将新任务加入到待分配队列中。
进一步地,所述根据待分配队列中任务的类型、执行人员等级要求,确定执行任务的执行人员集合包括:
根据待分配队列中任务的类型、执行人员等级要求,从维修人员信息表中选择人员技能等级大于任务要求的等级且人员技能点包含任务类型的维修人员,得到执行任务的执行人员集合。
进一步地,所述根据执行人员集合内每一位人员的历史执行任务的满意度评价值和隐性Elo等级分,对执行人员集合内每一位人员进行综合信任评估,对综合信任评估结果进行排名,根据排名结果对任务进行动态分配包括:
获取执行人员集合内的第一人员,在执行结果记录表中获取所述第一人员执行的与待分配任务类型相同的任务,形成任务集,其中,第一人员为执行人员集合内的任一人员;
在满意度评价表中,选取与任务集中任务编号相同的所有任务,记录任务满意度评价值,并计算所有任务的满意度平均值avese;
在隐性Elo等级分表中获取第一人员当前的隐性Elo等级分elonow,将获取的隐性Elo等级分elonow映射为基于满意度评价值的信任评估分Elo,并将满意度平均值avese和得到的基于满意度评价值的信任评估分Elo相加,得到综合信任分score;
对综合信任分score、工位和任务队列长度进行加权处理,得到第一人员的排名分Rank;
对执行人员集合内所有人员的排名分进行排名并显示,将任务分配给排名分最高的执行人员,其中,综合信任评估结果为排名分。
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