CN112862283A - 基于层次分析的城管派遣方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于层次分析的城管派遣方法和系统，所述方法包括：从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价；根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。通过本发明，以至少解决在城市管理业务中，如何智能高效地自动将城管任务派遣给最合适的城管执法队员处置的问题。
Description
技术领域
本申请涉及城管人员调度领域，特别是涉及一种基于层次分析的城管派遣方法和系统。
背景技术
城市基础设施、公共服务设施和社会公共事务的运行构成了城市经济社会发展的环境，城市管理在城市经济社会发展具有基础性的作用。城市管理的片区大、且任务繁琐，为了落实对各个地块的管理，通常会划分成各个责任区落实到具体的机构或人员，当一个城管事件发生时，需要派周边城管人员前往事件发生地进行处理。
在传统的城市管理中，主要采用人工派遣模式，效率比较低，且由于人工派遣的主观性，容易导致城管人员的未处理完结的事件任务与被分配的城管事件相冲突，使得城管事件处理不及时、处理质量低。
综上，针对现有技术中采用人工派遣城管人员处理城管事件带来的问题，目前尚未得到有效解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于层次分析的城管派遣方法和系统，以至少解决在城市管理业务中，如何智能高效地自动将城管任务派遣给最合适的城管执法队员处置的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于层次分析的城管派遣方法，所述方法包括：从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价；根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于层次分析的城管派遣系统，包括：获取模块，用于从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；距离评价模块，用于根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离；任务评价模块，用于根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；计算模块，用于基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如第一方面所述的基于层次分析的城管派遣方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如第一方面所述的基于层次分析的城管派遣方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的基于层次分析的城管派遣方法和系统，解决了在城市管理业务中，传统的城管任务分配以及城管人员调度方法存在的无法科学衡量城管人员与任务发生地的距离以及城管处理该类事件的效率的问题，本方法通过获取城管人员与待处理任务的实时数据，在多个维度对每个执法人员进行综合评分来选取最合适的派遣对象，进而提高任务的处理效率和质量。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的基于层次分析的城管派遣方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的基于层次分析的城管派遣系统的结构框图；
图3是根据本申请实施例的电子装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
实施例一
请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的基于层次分析的城管派遣方法，该方法包括步骤101-步骤104：
步骤101，从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；
步骤102，根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价；
步骤103，根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；
步骤104，基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
在本实施例中，获取待处理事件中的事件发生地和事件类型，其中，事件发生地用于判断周边执法人员与待处理事件的距离d，事件类型可以包括市容环境、宣传广告、施工管理、突发事件等，还可以将事件类型进一步细分，如市容环境包括私搭乱建、道路破损、废弃车辆等，宣传广告包括非法小广告、占道广告牌、街头散发广告等，施工管理包括施工扰民、工地扬尘、施工占道等，突发事件包括路面塌陷、道路积雪等。通过获取执法人员与待处理任务的实时数据，在发生地距离、当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度等多个维度对每个人员进行综合评分来选取最合适的派遣对象。
在步骤101中，待处理事件还可以包括发生时间，其中，发生时间可以结合执法人员处理任务后的时间，得到执法人员处理该待处理事件的总处理时间，用来判断执法人员的办案效率，此外，若待处理事件发生后长时间未得到处理，根据发生时间确定是否将该待处理事件标记为亟待处理的紧急事件。
此外，待处理事件还可以包括紧急程度，如该待处理事件需要在2小时内完成，则当一段时间内同时由多个城管事件时，优先为紧急程度高的事件调度执法人员。
针对上述步骤101，本申请从待处理事件中至少获取事件发生地、事件类型作为判断执法人员评分的判断指标，其中，事件发生地用于判断周边执法人员与待处理事件的距离d，事件类型用于判断处理该类型事件熟练度高的执法人员处理所述待处理事件的评分。
在步骤102中，获取距离评价之前，所述方法包括：选取所述事件发生地预设半径范围内所有城管人员作为执法人员。
在本实施例中，以事件发生地为圆心，以预设距离为半径形成一个人员派遣区域，仅仅将人员派遣区域内的城管人员作为执法人员，计算其距离评价，减少计算量。
在本申请中，可以通过发现待处理事件的监控装置确定待处理事件的事件发生地和事件类型，也可以通过事件上报人员通过便携式终端上报的事件数据获得待处理事件的件发生地和事件类型。
当获取到待处理事件后，本申请可以通过执法人员携带的便携式终端确定执法人员所在位置，上述通过便携式终端确定执法人员所在位置的方法包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation SatelliteSystem，BDS)、全球卫星导航系统(Global Satellite Navigation System，GLONASS)、伽利略卫星导航系统(Galileo Satellite Navigation System)、WIFI定位中的任意一种，可以理解，上述便携式终端可以是向事件上报人员、执法人员提供事件上报、事件处理、定位和数据连通性的设备，比如：智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备等。
针对上述步骤102，本申请可以选取事件发生地半径r范围内的所有城管人员作为评价对象，也就是执法人员，获取所有执法人员的距离d。若半径r范围内没有城管人员，则不适用该智能派遣方法，可以提示城管派遣方法存在异常，转为人工派遣，或者扩大半径r的长度，在更大范围内搜寻城管人员的位置。
在步骤103中，结合多个维度计算执法人员分别在每一维度的评价，具体的，所述维度包括紧急任务、工作负担、办事效率、同类型事件的熟练度以及办案质量。
本步骤中的多个维度是通过对采集到的城管任务处理效率的各个因素进行分析得到的。具体的，每一城管任务完成现场处置后，办案质量主要由两部分构成，一方面是对城管事件的及时解决率，如，超出期限未处理的任务将直接影响城管效率，及时解决率越高，表示对城市问题的处理态度越积极，另一方面是办案质量，如，完成现场处置后的任务在近几个月内又被退回重新处理，则直接影响了城市面容以及城管效率，办案质量越高，表示处置后的任务的退回量越少，因此将上述五个因素作为衡量执法人员评分的指标。
示例性的，对影响城管任务处理效率的各个因素进行分析后得到的所述任务评价包括：紧急任务评价，用于评价所述执法人员的当前任务量中的紧急任务数量；工作负担评价，用于评价所述执法人员的当前任务量中的所有待处理任务数量；办事效率评价，用于评价所述执法人员的办案效率中的任务处理速度；同类型事件的熟练度评价，用于评价所述执法人员已处理的与所述待处理事件同类型任务的数量；办案质量评价，用于评价所述执法人员办案效率中的退回重新处理的任务数量。
值得注意的是，本方案五个维度：紧急任务评价、工作负担评价、办事效率评价、同类型事件的熟练度评价、办案质量评价不是主观定义的，而是通过对采集到的城管任务处理效率的各个因素进行分析得到的，这种选取方式可以尽量避免决策者人为选取指标时的任意性和主观性，从而可以为投入指标或者产出指标定义正确的属性。
在步骤102-步骤103中，每一所述执法人员的所述距离评价、所述任务评价由所述执法人员的距离数据、任务数据经归一化处理得到。在本步骤中，通过数据归一化消除评价指标之间量级不同导致的影响。示例性的，该步骤包括：
获取距离评价：获得事件发生地半径2000m范围内所有执法队员的距离d,最近距离dmin、最远距离dmax，根据公式对每一执法人员的距离归一化处理，计算公式为：
t1＝1-(d-dmin)÷(dmax-dmin)
获取紧急任务评价：获取办理期限距离当前时间不足2小时，以及超出办理期限未处理的任务数量n2，获得任务最多数量、任务最多数量，并对数据进行归一化预处理，依据公式计算每一位执法队员的紧急任务指标，计算公式为：
t2＝1-(n2-n2min)÷(n2max-n2min)
工作负担评价：获取执法队员未处理完结的事件任务数量n3，获得任务最多数量、任务最多数量，并对数据进行归一化预处理，依据公式计算每一位执法队员的工作负担指标。计算公式为：
t3＝1-(n3-n3min)÷(n3max-n3min)
办事效率评价：执法队员近一月日均处理任务的数量n4，获得任务最多数量、任务最多数量，并对数据进行归一化预处理，依据公式计算每一位执法队员的办事效率指标。计算公式为：
t4＝(n4-n4min)÷(n4max-n4min)
同类型事件的熟练度评价：获取执法队员近三月已处理完成同类任务的数量n5，获得任务最多数量、任务最多数量，并对数据进行归一化预处理，依据公式计算每一位执法队员的同类型事件的熟练度指标。计算公式为：
t5＝(n5-n5min)÷(n5max-n5min)
办案质量评价：获取执法人员近三月被回退重新处理的任务数量n6，获得任务最多数量、任务最多数量，并对数据进行归一化预处理，依据公式计算每一位执法队员的办案质量指标。计算公式为：
t6＝1-(n6-n6min)÷(n6max-n6min)
在步骤104中，“基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分”包括：以所述执法人员处理所述待处理事件的评分为目标，对所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价构造评价指标两两比较的判断矩阵A＝(aij)n*n，aij是评价指标i和评价指标j重要程度的判断，n为判断矩阵的维度，其中，aij是根据专家评价确定判断矩阵中的最大值hij，均值mij，最小值lij后，通过三角分布模拟得到的；根据AHP法计算所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价的权重因子；基于所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价及其权重因子，计算得到每一所述执法人员处理所述待处理事件的评分。
具体的，本步骤中采用Monte Carlo-AHP法计算符合一致性要求的判断矩阵A，并根据AHP法计算各类事件的权重因子。
Monte Carlo-AHP法是采用Monte Carlo改进的AHP方法，把传统AHP判断矩阵A中的aij视为随机变量，其值采用最小值lij、均值mij、最大值hij来确定，并且满足aii＝1，aijaji＝1，(i，j＝1，2，...，n)。用Monte Carlo方法进行随机模拟实验，并对最终结果进行统计分析。
具体方法如下，
判断矩阵A如下表1-1所示：
表1-1
对上表1-1简化获得如下矩阵：
1)基于专家评价法，确定判断矩阵中的最大值，均值，最小值；
2)通过三角分布模拟产生判断矩阵判断矩阵A中的aij。
三角分布模拟公式为：
(式中rij为[0，1]区间均匀分布的伪随机数)
3)采用和积法求最大特征值及对应的特征向量，并进行一致性检验。如未通过一致性检验，则返回执行步骤2)，直至通过一致性检验。需要说明的是，一致性，AHP方法是通过判断矩阵将评价指标两两比较，得出指标优先程度的方法，一致性是指判断思维的逻辑一致性。例如，当甲比丙是强烈重要，而乙比丙是稍微重要时，显然甲一定比乙重要。这就是判断思维的逻辑一致性，否则判断就会有矛盾。
4)计算合成权重，将评价因素按权重大小进行排序，记录排序结果并依算法进行1000次模拟。
5)根据前面记录的结果进行统计分析，以序号对应的次数多少为判断依据，序号对应次数多的评价因素就排在该序号上，以此类推，得出最终的评价因素排序结果ind2rnk，其中，ind2rnk代表总得分转换为单一的总排序，用于6)的排序一致性检验。
6)反复通过三角分布模拟产生判断矩阵，采用和积法求最大特征值及对应的特征向量。对特征向量标准化处理，使得它的各分量都大于0、各分量之和等于1，获得权向量W。如通过一致性检验、且权向量W各分项排序与ind2rnk一致，则计算结束，否则重复6)的处理。
7)将6)计算获得的权向量W作为权重因子保存下来，用于计算执法队员综合指数Y时直接调用，不需要每次执行智能派遣时重复计算。
在本申请中，计算出每一执法人员的综合指数Y作为该执法人员处理所述待处理事件的评分，其中，Y表示为：
将每个执法人员的综合指数Y从高到底进行排序，根据排列书序选取指数Y最高的执法人员作为派遣对象。
针对上述实施例一，本发明提出了一种基于层次分析的城管派遣方法，根据实时数据的各个维度对每个执法人员进行综合评分来选择最合适的派遣对象。具体的，传统的评价模型通过人工或者专家法设置指标和其对应的权重，计算执法人员评分，在设置权重时，如果只是通过人为设置定性的结果，影响了评分的客观性，且评分过程中无法体现每一待处理事件的特征对决策的影响。换言之，为待处理事件派遣最合适的对象的目的是为了让待处理事件的被处理速度和质量达到最优，为此，基于待处理事件需求的重要性，采用Monte Carlo方法进行随机模拟试验并进行统计分析，达到精确识别每一评价指标的优先级的目的。同时，通过计算机模拟，不但可以及时地进行海量数据的处理，而且还提高了对待处理事件的处理效率重要性评估结果的客观性，降低人为主观设定指标权重导致的结果精确度的影响，目的是通过更准确地安排执法人员，从而提高任务的处理速度和质量。
下面结合表格对实例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
以杭州萧山区城厢街道萧绍路980号前发生一起违规外摆城管事件为例，系统开始将此次事件作为任务派遣给相应的执法队员。
根据实际情况与统计，得到下列相关数据如表1(执法队员均为化名)所示：
表1
根据步骤101输入事件数据、根据步骤102输入执法人员数据，对上述数据进行预处理，包括但不限于剔除异常数据、归一化处理，获取每一个执法队员参与评价分析的距离评价及任务评价ti，如表2所示
表2
| 执法队员 | t<sub>1</sub> | t<sub>2</sub> | t<sub>3</sub> | t<sub>4</sub> | t<sub>i5</sub> | t<sub>6</sub> |
| 李亮 | 0.00 | 0.33 | 0.00 | 1.00 | 0.69 | 0.78 |
| 宋良成 | 0.16 | 1.00 | 0.50 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
| 徐鑫宇 | 0.39 | 0.33 | 0.00 | 0.50 | 0.60 | 0.22 |
| 赵明亮 | 1.00 | 0.00 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
根据步骤103，首先采用Monte Carlo-AHP法计算符合一致性要求的判断矩阵A，然后根据AHP法计算各类评价因素的权重因子ei。
判断矩阵A：
权重因子ei：
表3
| e1 | e2 | e3 | e4 | e5 | e6 |
| 0.1630 | 0.4055 | 0.1554 | 0.1488 | 0.0324 | 0.0948 |
根据步骤104，利用公式计算得出每个执法人员的综合指数Y：
表4
| 李亮 | 宋良成 | 徐鑫宇 | 赵明亮 | |
| 综合指数Y | 0.383355722 | 0.786690962 | 0.315060332 | 0.31514624 |
将表4中的每个执法人员的综合指数Y从高到底进行排序，根据排列书序选取指数Y最高的执法人员作为派遣对象。从表4中得到，宋良成作为综合指数最高的队员被输出。
实施例二
请参阅图2，本实施例还提供了一种基于层次分析的城管派遣系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
具体地，系统包括：
获取模块201，用于从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；
距离评价模块202，用于根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离；
任务评价模块203，用于根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；
计算模块204，用于基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
实施例三
请参阅图3，存储器304中存储有计算机程序，该处理器302被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体地，上述处理器302可以包括处理器(GPU)，或者特定集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器304可以包括用于数据或指令的大容量存储器304。举例来说而非限制，存储器304可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(Solid State Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(UniversalSerial Bus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器304可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器304可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器304是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器304包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(ElectricallyAlterable Read-Only Memory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-AccessMemory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器304(Fast Page Mode DynamicRandom Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(ExtendedDate Out Dynamic Random Access Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器304可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器302所执行的可能的计算机程序指令。
处理器302通过读取并执行存储器304中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于层次分析的城管派遣方法。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备306以及输入输出设备308，其中，该传输设备306和上述处理器302连接，该输入输出设备308和上述处理器302连接。
传输设备306可以用来经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子装置的通信供应商提供的有线或无线网络。在一个实例中，传输设备包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备306可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
输入输出设备308用于输入或输出信息。例如，上述输入输出设备可以是显示屏、鼠标、键盘或其他设备。在本实施例中，输入设备用于输入采集得到的信息，输入的信息可以是数据、表格、图像、实时视频，输出的信息可以是通过业务系统展示的的数据、文本以及图表等等。
可选地，在本实施例中，上述处理器302可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S101，从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；
S102，根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价；
S103，根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；
S104，基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
另外，结合上述实施例中的基于层次分析的城管派遣方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于层次分析的城管派遣方法。
本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，所述方法包括：
从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；
根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价；
根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；
基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从每一所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
2.根据权利要求1所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，所述任务评价包括：
紧急任务评价，用于评价所述执法人员的当前任务量中的紧急任务数量；
工作负担评价，用于评价所述执法人员的当前任务量中的所有待处理任务数量；
办事效率评价，用于评价所述执法人员的办案效率中的任务处理速度；
同类型事件的熟练度评价，用于评价所述执法人员已处理的与所述待处理事件同类型任务的数量；
办案质量评价，用于评价所述执法人员办案效率中的退回重新处理的任务数量。
3.根据权利要求1所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，每一所述执法人员的距离评价、所述任务评价由所述执法人员的距离数据、任务数据经归一化处理得到。
4.根据权利要求2所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，“基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分”包括：
以所述执法人员处理所述待处理事件的评分为目标，对所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价构造评价指标两两比较的判断矩阵A＝(aij)n*n，aij是评价指标i和评价指标j重要程度的判断，n为判断矩阵的维度，其中，aij是根据专家评价确定判断矩阵中的最大值hij，均值mij，最小值lij后，通过三角分布模拟得到的；
根据AHP法计算所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价的权重因子；
基于所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、所述办案质量评价及其权重因子，计算得到每一所述执法人员处理所述待处理事件的评分。
5.根据权利要求4所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，“根据AHP法计算所述距离评价、所述紧急任务评价、所述工作负担评价、所述办事效率评价、所述同类型事件的熟练度评价、办案质量评价的权重因子”包括：
计算出所述判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，并重复进行一致性检验直至通过；
经过若干次模拟仿真，将每次模拟得到的评价指标分别按权重大小进行排序和编号，以编号出现次数最多的排序结果得出最终的权重因子。
6.根据权利要求1所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，在“根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离评价”之前，所述方法还包括：
选取所述事件发生地预设半径范围内所有城管人员作为执法人员。
7.根据权利要求6所述的基于层次分析的城管派遣方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述事件发生地预设半径范围内无所述城管人员的情况下，提示城管派遣方法存在异常。
8.一种基于层次分析的城管派遣系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于从待处理事件中至少提取事件发生地、事件类型；
距离评价模块，用于根据执法人员与所述事件发生地的距离，确定每一所述执法人员的距离；
任务评价模块，用于根据所述事件类型，结合所述执法人员的当前任务量、办案效率以及处理所述事件类型的熟练度，确定每一所述执法人员的任务评价；
计算模块，用于基于所述距离评价、所述任务评价，根据预设公式计算得到每一所述执法人员处理待处理事件的评分，从多个所述执法人员中选择评分最高的执法人员作为派遣对象。
9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于层次分析的城管派遣方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至7中任一项所述的基于层次分析的城管派遣方法。
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