基于工人偏好的任务分配方法、系统、装置、存储介质

专利主权项内容

1.一种基于工人偏好的任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集工人和任务的属性，工人的属性，包括：工人的任务完成情况、工人的设备、工人声望值；任务的属性，包括：完成任务所需的时间、完成任务所需的设备、完成任务所需的预算、完成任务所需的位置；S2：基于采集的工人和任务的属性，挖掘工人之间执行任务的属性相似性、工人与任务之间的属性相似性、任务之间的属性相似性，并对相似性分别设置相应的权重后，进行加权，预测工人偏好；S3：基于工人偏好预测结果，若为新工人，则将工人偏好预测结果作为新工人和任务进行匹配的参考特征；若不是新工人，则结合工人历史任务执行的属性，获得每个任务相对应属性的最大收益，若最大收益大于收益阈值，则基于最大收益的任务工人对，对工人和任务进行匹配；若最大收益不大于收益阈值，则重复执行S3，直至最大收益大于收益阈值，则基于最大收益的任务工人对，对工人和任务进行匹配；S4：对工人和任务的匹配结果进行验证，若匹配结果符合服务质量要求，则存储至工人历史执行任务中；若匹配结果不符合服务质量要求，则不存储至工人历史执行任务中；所述S3中的对工人和任务进行匹配时，若存在时间敏感任务，则进行优先匹配；基于时间敏感任务，若工人和任务位置之间的距离大于距离阈值，则增加距离调度所产生的成本激励，执行S3，重新进行匹配；若重新进行匹配未成功，则进行梯度式激励，执行S3，继续重新匹配；若任务匹配时间大于预设时间，则根据任务属性指定工人执行，并增加工人完成任务的奖励。