[发明专利]一种基于群智感知的任务分配方法

权利要求书

1.一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：生成任务相关的工单；

步骤2：基于群智感知得到的数据，对工单处理，筛选出符合条件的员工；

步骤3：对工单进行派发；

步骤4：若工单在预设时间内被响应，则结束当前工单对应的任务分配，否则进行下一步；

步骤5：判断是否需要二次派单，若是，则返回步骤2，并启动处理机制。

2.根据权利要求1所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述步骤1中，工单的生成来源于用户、AI设备及员工，工单对应的任务信息包括任务类型、任务位置和任务等级。

3.根据权利要求1所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述步骤2中，基于群智感知得到的数据包括员工状态、员工位置、员工星级、任务类型和服务位置；筛选的条件包括员工状态为空闲、员工位置和服务位置满足预设条件、员工星级满足预设条件、任务类型匹配且员工判断标准分达到阈值。

4.根据权利要求3所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述员工判断标准分为W，W＝P_S·P_NS/D_PT，其中，P_S为员工状态，空闲为1，非空闲为0，P_NS为员工的星级，D_PT为员工位置和服务位置间的距离；设置阈值η，选择W判断标准分大于η的员工，η＞0。

5.根据权利要求4所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：获取所述员工星级包括以下步骤：

步骤a.1：令任一非新员工的当前星级为P_CS，令新员工的当前星级为P_IS；

步骤a.2：对于非新员工，获取任一次任务评价T_E、任务实际执行时间A_T与任务期望完成时间E_T；计算员工执行效率P_E＝E_T/A_T；

步骤a.3：设定任务的默认评价为T_D，则员工的星级更新为P_NS，P_NS＝(1-m)·P_CS+m·T_E·P_E，其中，m为更新因子，0m1；若任一次任务没有获得评价，则自动获取默认评价，T_E＝T_D；

步骤a.4：若P_NS大于10，则P_NS为10，否则保留步骤a.3计算的P_NS数值，返回数据。

6.根据权利要求4所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述可调度员工的员工位置和服务位置间的距离为D_PT，D_PT＝|X_T-X_P|+|Y_T-Y_P|，其中，(X_T,Y_T)为任务位置坐标，(X_p,Y_P)为员工位置坐标。

7.根据权利要求1所述的一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于：所述步骤3中，工单的派发包括以下步骤：

步骤3.1：基于步骤2筛选出的符合条件的员工的个数，若匹配员工数为0，则直接判定调度失败，记录次数并反馈管理人员，对本次任务进行人工分配，否则进行下一步；

步骤3.2：若匹配员工数等于1，则直接将任务以派单模式分配至匹配的员工并进行步骤4，否则进行下一步；

步骤3.3：若为首次分派工单，则以抢单模式进行任务分配，否则，以派单模式进行任务分配；任务分配后进行步骤4。