CN114462849A - 任务的均衡分配方法以及任务的均衡分配装置 - Google Patents

任务的均衡分配方法以及任务的均衡分配装置 Download PDF

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CN114462849A CN202210112696.1A CN202210112696A CN114462849A CN 114462849 A CN114462849 A CN 114462849A CN 202210112696 A CN202210112696 A CN 202210112696A CN 114462849 A CN114462849 A CN 114462849A
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Abstract

本发明公开了一种任务的均衡分配方法以及任务的均衡分配装置，所述方法包括：获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。通过在进行任务分配的过程中，基于工作人员的工作量和均衡算法对任务进行均衡分配，从而提高任务分配精确性，提高人力资源利用率，提高工作效率。

Description

任务的均衡分配方法以及任务的均衡分配装置
技术领域
本发明涉及任务管理技术领域，具体地涉及一种任务的均衡分配方法、一种任务的均衡分配装置、一种处理器、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。
背景技术
在银行的业务系统中，每天都存在大量、持续的业务发起操作，对应将产生大量的业务接入自动分配系统，需要对大量的业务进行实时分配。
在现有的业务分配过程中，上述大量的业务往往是优先被分配给匹配标签完全匹配，且优先属性的优先级最高的审批人进行处理，因此任务的分配是由上述审批人进行人工判断后手动分配的，而审批人在进行任务分配的判断时，往往直接根据待分配人员的当前工作量进行分配。
然而在实际应用过程中，技术人员发现，一方面，现有的任务分配效率低下，在业务系统中实时产生的任务需要由专门的审核人员人工确认后再实时进行手动分配，因此效率低下，占用的人力资源较大；另一方面，现有的分配方式并未考虑到任务分配的均衡性，即按照现有的任务分配方法，任务处理效率较高的人员被分配的任务将更多，任务处理效率较低的人员被分配的任务将较少，同时现有的任务分配方法并未考虑到全局的人力资源空闲度，因此存在人力资源的浪费。
发明内容
为了克服现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供一种任务的均衡分配方法以及任务的均衡分配装置，通过在进行任务分配的过程中，基于工作人员的工作量和均衡算法对任务进行均衡分配，从而提高任务分配精确性，提高人力资源利用率，提高工作效率。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种任务的均衡分配方法，所述方法包括：获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息，包括：S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；S23)获取预设标签加权信息；S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；S25)依次将所述待分配任务信息中的每个待分配任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
优选地，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息，包括：基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
优选地，所述基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度，包括：获取每个资源的预期分配信息；基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
优选地，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果，包括：建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图，包括：基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
优选地，所述方法还包括：在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述方法还包括：在对所有任务执行均衡分配操作执行所述任务分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
相应的，本发明实施例还提供一种任务的均衡分配装置，所述装置包括：获取单元，用于获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；匹配单元，用于基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；处理单元，用于基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；分配单元，用于基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述匹配单元具体用于：S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；S23)获取预设标签加权信息；S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；S25)依次将所述待分配任务信息中的每个任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
优选地，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述处理单元包括：工作量饱和度确定模块，用于基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；排序模块，用于基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；资源序列确定模块，用于基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；信息确定模块，用于将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
优选地，所述工作量饱和度确定模块用于：获取每个资源的预期分配信息；基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
优选地，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述分配单元包括：二分图建立模块，用于建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；最优解模块，用于基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；最优匹配模块，用于基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；分配模块，用于基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述二分图建立模块具体用于：基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
优选地，所述分配单元还包括优化模块，所述优化模块用于：在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
优选地，所述装置还包括数据更新单元，所述数据更新单元用于：在所述分配单元对所有任务执行均衡分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
另一方面，本发明实施例还提供一种处理器，所述处理器被配置成执行本发明实施例提供的方法。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的方法。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本发明实施例提供的方法。
通过本发明提供的技术方案，本发明至少具有如下技术效果：
通过在任务分配的过程中，一方面根据每个资源的工作量饱和度对每个资源的任务分配过程进行均衡处理，使得每个资源被分配的任务量在整体上均处于均衡状态；另一方面，采用均衡算法对任务与资源之间的分配进行均衡处理，从而保证最终的任务分配结果为最均衡的分配结果，从而有效提高人力资源的利用率，提高任务分配的精确性和均衡性，提高工作人员的工作效率。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明实施例提供的任务的均衡分配方法的具体实现流程图；
图2是本发明实施例提供的任务的均衡分配方法中确定每个任务的匹配资源的具体实现流程图；
图3是本发明实施例提供的任务的均衡分配方法中获取待分配资源序列的具体实现流程图；
图4是本发明实施例提供的任务的均衡分配方法中执行均衡分配操作的具体实现流程图；
图5是本发明实施例提供的任务的均衡分配方法中二分图的示意图；
图6是本发明实施例提供的任务的均衡分配装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
本发明实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上，鉴于此，本发明实施例中也可以将“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，需要理解的是，在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
请参见图1，本发明实施例提供一种任务的均衡分配方法，所述方法包括：
S10)获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；
S20)基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；
S30)基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；
S40)基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
在一种可能的实施方式中，在对银行任务系统中的任务进行分配的过程中，首先获取资源信息和待分配任务信息，例如该资源信息可以为预先设置并存储于银行系统中，也可以实时从外系统中接入获取，该资源信息包括至少一个资源以及与每个资源对应的资源标签，在本发明实施例中，资源即为银行的工作人员，资源标签即为人员标签。银行任务系统实时接收待分配任务信息，该待分配任务信息包括至少一个任务以及与每个任务对应的任务标签，例如上述资源标签和任务标签均为与任务分配相关的匹配标签。
此时基于上述资源标签和任务标签对所有资源和任务进行匹配，例如每个资源的资源标签均记载了该工作人员所能处理的任务范围，每个任务的任务标签均记载了可以处理该任务的工作人员范围或人员级别，在实时获取到待分配任务后，首先将任务标签与资源标签进行互相匹配，以确定每个任务与每个资源的匹配信息。
请参见图2，在本发明实施例中，所述基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息，包括：
S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；
S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；
S23)获取预设标签加权信息；
S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；
S25)依次将所述待分配任务信息中的每个任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
例如当前获取到n个待分配任务，对应的n个标签为[A1，A2，A3…An]，当前银行内的工作人员有m个，对应的m个标签为[B1，B2，B3…Bm]，则此时获取上述标签的交集，例如所获得的交集为C＝[C1，C2，C3…Ck]，则C∈A∩B，其中k≤min{m，n}，例如在交集C中包括多个相关联的资源标签-任务标签对，此时进一步确定每个资源标签-任务标签对的匹配值，例如可以根据预设的文字匹配算法计算确定每个资源标签-任务标签对的匹配值，例如最终计算得到的与交集C对应的匹配值集合为P＝[P1，P2，P3…Pk]，此时获取预设标签加权信息，例如该预设标签加权信息为根据标签的重要程度为每个标签赋予的权重值，K个标签的权重可分别为W＝[W1，W2，W3…Wk]，其中上述所有权重值之和为1，即
Figure BDA0003495306290000081
例如获得当前任务与某资源之间的匹配度为
Figure BDA0003495306290000082
Figure BDA0003495306290000091
基于上述原理，依次对待分配任务信息中的每个任务执行上述计算，以获得每个任务与所有资源之间的匹配信息。
需要说明的是，在本发明实施例中，对上述标签的权重的计算可以提前进行，也可以滞后进行，以满足实际的需求，都应该属于本发明实施例的保护范围，在此不做过多赘述。
此时进一步根据资源信息对上述匹配资源进行工作量处理，例如根据每个匹配资源的工作量对每个匹配资源与对应任务的关联关系进行优化，以获得每个任务的待分配资源序列，以保证对每个资源的工作分配均为工作量均衡的分配。
然而在实际应用过程中，仅通过计算确定与每件任务最匹配的资源，并进行任务的分配并不能对任务进行均衡的分配，对于任务处理能力越强的银行人员，其被分配的任务将越多，将导致任务分配的不均衡。
请参见图3，为了解决上述技术问题，在本发明实施例中，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息，包括：
S31)基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；
S32)基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；
S33)基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；
S34)将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
在一种可能的实施方式中，在确定上述匹配信息后，进一步对每个匹配资源的工作量进行均衡。首先基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度。例如在本发明实施例中，所述基于所述资源信息确定每个匹配资源的工作量饱和度，包括：获取每个资源的预期分配信息；基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
在一种实施例中，为了实现对每个分配任务的工作人员都进行工作量的均衡分配，首先基于资源信息确定每个匹配资源的工作量饱和度，例如该资源信息包括每个工作人员的待办任务数和已分配任务数，上述资源信息可以实时从银行任务系统中获取，在计算工作量饱和度时，首先获取每个资源的预期分配信息，例如在银行管理人员将工作人员录入系统时，可以预先根据该工作人员的工作能力、职责范围、管理权限等信息确定其对应的预期分配信息，例如该预期分配信息包括但不限于该工作人员的预期工作量、预期任务处理速度、预期任务处理权限等信息，根据上述预期分配信息可以确定该工作人员的第一预设权重，例如可以通过将所有的工作人员的上述预期分配信息进行综合比对，并确定每个工作人员的第一预设权重，例如该第一预设权重为该工作人员的工作量分配权重。此时进一步根据上述获取的待办任务数、已分配任务数和第一预设权重确定每个工作人员的工作量饱和度，以及进一步确定其中的匹配资源的工作量饱和度。
此时基于上述工作量饱和度对上述匹配资源进行排序，并获得排序后资源，例如可以将工作量饱和度越低的工作人员排序越靠前，工作量饱和度越高的工作人员排序越靠后，从而在后续任务分配的过程中，可以优先将任务分配给工作量饱和度低的工作人员，以平衡每个工作人员的工作量。在此基础上，根据上述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列。
在本发明实施例中，通过在每个工作人员的实时的待办任务数量和已分配任务数量的基础上，还进一步根据所有工作人员整体确定的每个工作人员的任务分配权重，综合确定每个工作人员的工作量饱和度，能够有效从整体上反映每个工作人员的工作量情况，而不是对每个工作人员进行单独分析，从而有效避免了工作量评估偏差的情况，提高了工作量饱和度的评估精确性。
进一步地，通过根据每个工作人员的工作量饱和度对工作人员进行排序，从而能够将工作量饱和度低的工作人员优先与任务相匹配，使得后续任务分配的过程中，能够优先将任务分配至工作量饱和度低的工作人员，提高了任务分配的均衡性。
在对任务进行分配的过程中，由于不同的工作人员所能处理的任务可能有多个，但所能处理的任务存在差异，则在任务的分配过程中，若简单的进行直接分配，则将出现将交集任务分配给第一人，同时将其余任务也分配给第一人(第二人无法处理)的情况，从而导致分配不均衡的情况发生。
为了解决上述技术问题，请参见图4，在本发明实施例中，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果，包括：
S41)建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；
S42)基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；
S43)基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；
S44)基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
在一种可能的实施方式中，在确定每个任务的待分配资源序列后，进一步建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图，在本发明实施例中，所述建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图，包括：基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
请参见图5，为本发明实施例提供的二分图的示意图，S表示起点，T1、T2…Tn表示n个任务节点，U1、U2…Un表示n个资源节点，E表示终点，在建立该二分图时，默认每个任务和每个资源都是可以连接的，因此可以通过遍历所有任务和所有资源的列表，将每个任务与每个资源进行二分图连线，然后进一步校验每个任务和每个资源是否满足分配任务的要求，例如要求匹配度大于0，此时根据上述要求对初步的二分图进行裁枝操作，即在实际应用过程中，可以通过在先进行的匹配计算结果，将每个任务与对应的匹配资源进行连线，以生成二分图，此时进一步获取每个匹配资源的待办任务数和当日已分配任务数，以确定每个匹配资源的可处理任务数，此时根据每个任务与其每个匹配资源之间的匹配度以及上述可处理任务数建立每个任务与其对应匹配资源之间的关联关系，并由此建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
此时基于最大流分配算法确定上述二分图的最优解，在获得最优解的基础上，确定每个任务的最优匹配资源，此时可以根据上述最优匹配资源对所有任务执行均衡分配操作，从而实现从整体上保证对每个资源节点都能均衡地分配到对应的任务。
例如在第一场景中，若不采用最大流分配算法，则有任务A和任务B各10个，资源甲和资源乙个10个，资源甲可以处理任务A和任务B，资源乙只能处理任务B，此时若直接进行分配，则可能将任务B先分配给资源甲，此时任务A也将分配给资源甲，即资源甲需要处理20个任务，而资源乙需要处理0个任务，显然的，上述任务分配非常不均衡。
在本发明实施例中，通过采用最大流分配算法对上述任务和资源进行均衡分配操作，能够保证将任务A分配给资源甲，将任务B分配给资源乙，即资源甲需要处理10个任务，资源乙也需要处理10个任务，即实现了任务分配的最均衡处理。例如在一种实施例中，i∈[1,2…m]表示所有待分配任务，j∈[1,2…n]表示所有待分配的资源，则该任务i分配给资源j的匹配度可以表示为Q(i,j)，则基于最大流算法的最优解可以表示为：为
Figure BDA0003495306290000131
其中：
Figure BDA0003495306290000132
则
Figure BDA0003495306290000133
表示资源j被分配任务的数量，
Figure BDA0003495306290000134
表示任务i分配出去的数量，显然的，上述
Figure BDA0003495306290000135
的约束条件为
Figure BDA0003495306290000136
j＝1,2,3…n，其中aj是资源j的容量，
Figure BDA0003495306290000137
的约束条件为
Figure BDA0003495306290000138
i＝1,2,3…m，此时通过求解上述匹配度的最大值，则能够获取到与每个任务最匹配的匹配资源，该匹配资源包括至少一个资源，即可能存在多个工作人员与该任务最匹配。
在本发明实施例中，通过采用最大流分配算法，从整体上对任务和资源的分配方法进行调整和优化，从而使得任务分配从整体上都处于最均衡的分配状态，有效提高了任务的分配效率和分配均衡性，提高了对人力资源的利用率，提高了工作人员的工作体验。
在本发明实施例中，通过在任务的分配过程中，并不采用随机分配或仅根据每个人手中已分配的任务数量进行简单的分配，而是综合考虑每个人的工作量以及任务的均衡分配，从而有效提高了任务的分配精确性，提高了人力资源的利用率，提高了银行员工的工作均衡性，提供了工作体验。
在本发明实施例中，所述方法还包括：在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
虽然上述最大流的分配方法，实现了对任务的最均衡分配，但由于不同工作人员的工作能力不同，因此上述分配结果与实际的任务处理情况存在偏差，因此在获得上述二分图的最优解后，还可以进一步根据每个任务对应匹配资源的匹配度对上述最优解进行优化，例如在上述最优解的基础上，优先将任务分配至匹配度更高的资源处，在后续的任务分配过程中，能够进行更精确的任务分配实现对任务的更优处理，提高任务的处理效率，提高工作人员的工作效率。
进一步地，在本发明实施例中，所述方法还包括：在对所有任务执行均衡分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
在本发明实施例中，在执行上述任务分配操作后，为了保证后续任务分配的精确性，还立即对上述资源标签和任务标签进行数据更新操作，以将本次任务分配的结果实时更新至每操作。
下面结合附图对本发明实施例所提供的任务的均衡分配装置进行说明。
请参见图6，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种任务的均衡分配装置，所述装置包括：获取单元，用于获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；匹配单元，用于基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；处理单元，用于基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；分配单元，用于基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
在本发明实施例中，所述匹配单元具体用于：S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；S23)获取预设标签加权信息；S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；S25)依次将所述待分配任务信息中的每个任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
在本发明实施例中，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述处理单元包括：工作量饱和度确定模块，用于基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；排序模块，用于基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；资源序列确定模块，用于基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；信息确定模块，用于将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
在本发明实施例中，所述工作量饱和度确定模块用于：获取每个资源的预期分配信息；基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
在本发明实施例中，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述分配单元包括：二分图建立模块，用于建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；最优解模块，用于基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；最优匹配模块，用于基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；分配模块，用于基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
在本发明实施例中，所述二分图建立模块具体用于：基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
在本发明实施例中，所述分配单元还包括优化模块，所述优化模块用于：在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
在本发明实施例中，所述装置还包括数据更新单元，所述数据更新单元用于：在所述分配单元对所有任务执行均衡分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
进一步地，本发明实施例还提供一种处理器，所述处理器被配置成执行本发明实施例提供的方法。
进一步地，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例所述的方法。
进一步地，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本发明实施例提供的方法。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (19)

1.一种任务的均衡分配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；
基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；
基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；
基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息，包括：
S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；
S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；
S23)获取预设标签加权信息；
S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；
S25)依次将所述待分配任务信息中的每个任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息，包括：
基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；
基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；
基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；
将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度，包括：
获取每个资源的预期分配信息；
基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；
基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果，包括：
建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；
基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；
基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；
基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图，包括：
基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；
基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；
基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；
基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在对所有任务执行均衡分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
9.一种任务的均衡分配装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取资源信息和待分配任务信息，所述资源信息包括至少一个资源以及每个资源对应的资源标签，所述待分配任务信息包括至少一个任务以及每个任务对应的任务标签；
匹配单元，基于所述资源标签和所述任务标签确定每个任务与每个资源的匹配信息；
处理单元，用于基于每个资源的工作量信息对所述匹配信息进行优化处理，获得优化后信息；
分配单元，用于基于预设均衡算法对所述优化后信息进行处理，生成对每个任务的均衡分配结果。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述匹配单元具体用于：
S21)基于所述资源标签和所述任务标签确定当前任务与每个资源的关联标签集，所述关联标签集包括多个相关联的资源标签-任务标签对；
S22)依次确定每个所述资源标签-任务标签对的匹配值；
S23)获取预设标签加权信息；
S24)基于所述预设标签加权信息对所述匹配值进行处理，获得当前任务与每个资源的第一匹配信息，所述第一匹配信息包括至少一个与当前任务相匹配的匹配资源以及对应的匹配度；
S25)依次将所述待分配任务信息中的每个任务作为当前任务，继续执行步骤S21)-S24)，获得每个任务与每个资源的匹配信息。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述工作量信息包括待办任务数和当日已分配任务数，所述处理单元包括：
工作量饱和度确定模块，用于基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的工作量饱和度；
排序模块，用于基于所述工作量饱和度对所述匹配资源进行排序，获得排序后资源；
资源序列确定模块，用于基于所述排序后资源确定每个任务的待分配资源序列；
信息确定模块，用于将所述待分配资源序列作为所述优化后信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述工作量饱和度确定模块用于：
获取每个资源的预期分配信息；
基于所述预期分配信息确定每个资源的第一预设权重；
基于所述待办任务数、所述已分配任务数和所述第一预设权重确定每个匹配资源的工作量饱和度。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述预设均衡算法为最大流分配算法，所述分配单元包括：
二分图建立模块，用于建立每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图；
最优解模块，用于基于所述最大流分配算法确定所述二分图的最优解；
最优匹配模块，用于基于所述二分图的最优解确定每个任务的最优匹配资源；
分配模块，用于基于所述最优匹配资源生成对每个任务的均衡分配结果。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述二分图建立模块具体用于：
基于所述待办任务数和所述当日已分配任务数确定每个匹配资源的可处理任务数；
基于每个任务和对应匹配资源的匹配度以及所述可处理任务数建立每个任务和对应匹配资源之间的关联关系；
基于所述关联关系生成每个任务与对应的待分配资源序列之间的二分图。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述分配单元还包括优化模块，所述优化模块用于：
在确定所述二分图的最优解后，基于每个任务对应匹配资源的匹配度对所述最优解进行优化，获得二分图的优化解；
基于所述二分图的优化解生成对每个任务的均衡分配结果。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括数据更新单元，所述数据更新单元用于：
在所述分配单元对所有任务执行均衡分配操作后，对所述资源标签和所述任务标签执行数据更新操作。
17.一种处理器，其特征在于，被配置成执行权利要求1-7中任一项权利要求所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项权利要求所述的方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项权利要求所述的方法。
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