CN115169881A - 任务分配方法、装置和电子设备 - Google Patents

任务分配方法、装置和电子设备 Download PDF

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CN115169881A CN202210790884.XA CN202210790884A CN115169881A CN 115169881 A CN115169881 A CN 115169881A CN 202210790884 A CN202210790884 A CN 202210790884A CN 115169881 A CN115169881 A CN 115169881A
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Abstract

本申请公开一种本申请提供的任务分配方法、装置和电子设备，该方法、装置和电子设备确定待分配的不同任务对象分别与不同处理人员的匹配度，确定不同处理人员分别处理不同任务对象所需的处理时长以及单一处理人员对各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值，并根据确定的匹配度和处理时长，以上述上阈值为约束，对不同任务对象进行分配。本申请结合任务对象与处理人员的匹配度和处理人员处理任务对象所需时长两方面因素对任务对象进行分配，可以尽可能将任务对象分配至相匹配属性的处理人员，同时避免了不同处理人员对各自被分配任务对象处理时长的过度差异，不仅能够提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率，还保证了任务分配的公平性。

Description

任务分配方法、装置和电子设备
技术领域
本申请属于信息处理技术领域，尤其涉及一种任务分配方法、装置和电子设备。
背景技术
软件测试中，为了提升系统的上线速度，通常采用多人共同测试一个系统的方式实现测试的快速推进。然而，目前在测试任务分配中缺乏科学、合理的自动化测试任务分配方案，容易产生多人协同测试效率不高的问题。
因此，如何通过合理的任务分配来提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种任务分配方法、装置和电子设备，用于通过自动化的任务分配，来至少提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率。
具体技术方案如下：
一种任务分配方法，包括：
确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度；
确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值；
根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
可选的，不同任务对象为待分配的测试任务包含的不同用户故事；每一用户故事表示软件系统中从用户角度需要实现并测试的相应部分功能和/或特征。
可选的，所述确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度，包括：
获取待分配的不同任务对象分别对应的属性信息；
获取不同处理人员分别对应的属性信息；
根据不同任务对象分别对应的属性信息和不同处理人员分别对应的属性信息，确定每一任务对象与每一处理人员的匹配度。
可选的，所述确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，包括：
根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
其中，任务对象的任务点数值为根据任务对象的属性信息确定的数值。
可选的，所述根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，包括：
根据回归模型t＝α+β1s+β2z+ε，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
其中，z表示处理人员与任务对象的匹配度，s表示任务对象的任务点数值，β1与β2表示回归系数，α为常数项，ε表示残差。
可选的，所述根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值，包括：
确定每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长；
根据每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长以及处理人员数量，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值。
可选的，所述根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配，包括：
对于当前待分配的目标任务对象，确定与所述目标任务对象匹配度最高的处理人员，作为目标处理人员；
确定在将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员后，所述目标处理人员对其所有被分配任务对象的总处理时长是否超出所述总处理时长的上阈值；
若否，将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员；
若是，按与所述目标任务对象匹配度的高低顺序，选取下一匹配度对应的处理人员更新为所述目标处理人员，并返回至上述针对目标处理人员的处理过程，直至将所述目标任务对象成功分配至相应处理人员或在所述总处理时长的上阈值约束下所述目标任务对象分配失败。
可选的，在所述总处理时长的上阈值约束下成功将各任务对象分配至相应处理人员的情况下，所述方法还包括：
确定各个处理人员分别对被分配任务对象的总处理时长中的最大总处理时长和最小总处理时长；
在所述最大总处理时长和所述最小总处理时长的差值超出设定的差值阈值情况下，降低所述总处理时长的上阈值，并基于降低后的总处理时长的上阈值对各个任务对象进行重新分配处理。
可选的，在所述总处理时长的上阈值约束下存在任务对象分配失败的情况下，所述方法还包括：
根据分配失败的任务对象与不同处理人员的匹配度，和不同处理人员对应的被分配任务量中超出所述总处理时长的上阈值的任务量，对所述分配失败的任务对象在不同处理人员间进行分配。
可选的，在完成对不同任务对象的分配之后，所述方法还包括：
获取不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长；
根据不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长，调整所述回归模型的模型参数。
一种任务分配装置，包括：
第一确定模块，用于确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度；
第二确定模块，用于确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
第三确定模块，用于根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值；
任务分配模块，用于根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
一种电子设备，包括：
存储器，用于至少存储一组计算机指令集；
处理器，用于调用并执行所述存储器中的所述计算机指令集，通过执行所述计算机指令集实现如上文任一项所述的方法。
根据以上方案可知，本申请提供的任务分配方法、装置和电子设备，确定待分配的不同任务对象分别与不同处理人员的匹配度，确定不同处理人员分别处理不同任务对象所需的处理时长以及单一处理人员对各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值，并根据确定的匹配度和处理时长，以上述上阈值为约束，对不同任务对象进行分配。本申请结合任务对象与处理人员的匹配度和处理人员处理任务对象所需时长两方面因素对任务对象进行分配，可以尽可能将任务对象分配至相匹配属性的处理人员，同时避免了不同处理人员对各自被分配任务对象处理时长的过度差异，不仅能够提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率，还保证了任务分配的均衡性、公平性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的任务分配方法的一种流程示意图；
图2是本申请提供的任务分配方法的另一种流程示意图；
图3是本申请提供的任务分配装置的组成结构图；
图4是本申请提供的电子设备的组成结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例公开一种任务分配方法、装置和电子设备，能够适用于但不限于对软件系统的测试任务进行分配，用于通过合理的自动化任务分配，提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率，并保证对不同处理人员任务分配的均衡性、公平性。
参见图1示出的任务分配方法流程图，本申请实施例公开的任务分配方法，具体包括如下处理过程：
步骤101、确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度。
其中，可获取待分配的不同任务对象分别对应的属性信息，以及获取不同处理人员分别对应的属性信息，在此基础上，根据不同任务对象分别对应的属性信息和不同处理人员分别对应的属性信息，确定每一任务对象与每一处理人员的匹配度。
本申请实施例主要以软件系统的测试任务分配为例进行方案说明。在软件系统的测试任务(如银行的软件系统测试任务)分配中，待分配的不同任务对象可以为待分配的测试任务包含的不同用户故事；每一用户故事表示软件系统中从用户角度需要实现并测试的相应部分功能和/或特征。
也就是说，针对软件系统的测试任务分配，本申请以用户故事为单位，通过不同用户故事的属性值进行软件系统测试任务的自动分配，在保证多人协同测试效率的同时提升系统测试对不同测试人员的均衡性、公平性。
对于“用户故事”这一任务对象，本实施例从用户故事是否涉及前端或后端测试，测试使用的工具、故事大小(用于表征用户故事的测试工作量和/或复杂度)等因素为切入点，将“前端”，“后端”，“Linux”，“Postman”，“Mysql”、“故事大小”等作为用户故事的属性选项录入系统来描述一个用户故事，容易理解，用户故事的属性还可以包括其他属性，如除了“Linux”、“Postman”、“Mysql”，还增加其他工具属性等。
可选的，对于用户故事涉及或需要使用或达到设置阈值的属性选项，将其标识为“1”，不涉及或不需要使用或未达到设置阈值的属性选项将其标识为“0”，以此形成用户故事的属性信息。
对于软件测试场景，处理人员即为测试人员，处理人员的属性可以包括但不限于测试人员在软件测试方面的技能/经验属性。
可选的，本实施例以测试人员是否会使用“Linux”，“Postman”，“Mysql”等工具，是否有“前端”，“后端”测试经验等作为属性选项录入系统以描述一位测试人员。其中，对于某属性选项，测试人员会使用(有经验)则将该属性选项标识为1，不会使用(无经验)则标识为0，以此形成测试人员的属性信息。
针对软件测试任务的分配，本步骤101中，系统获取各个待分配用户故事的一系列属性信息及各个测试人员的一系列属性信息，并根据用户故事属性信息与测试人员属性信息的匹配情况，计算用户故事与测试人员的匹配度。
以下提供一示例性的匹配度计算方式：
设匹配度为z，初始值z＝0，计算规则如下：用户故事的属性“前端”，“后端”，“Linux”，“Postman”，“Mysql”中的各个属性项，与测试人员的技能“前端”，“后端”，“Linux”，“Postman”，“Mysql”中的各个相对应属性项同为1时，则匹配度数值增加1，即令m＝m+1，若对应项属性值非同时为1，则不增加，直至各个属性项处理完毕，得到用户故事与测试人员的匹配度数值。
步骤102、确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长。
对于每一处理人员，本实施例根据该处理人员与相应任务对象的匹配度和所述相应任务对象的任务点数值，确定该处理人员处理所述相应任务所需的处理时长。
其中，任务对象的任务点数值为根据任务对象的属性信息确定的数值。
以任务对象为用户故事为例，任务点数值即为故事点数值，具体可以通过对用户故事的各个属性进行量化、归一化和加权计算得到用户故事的故事点数值，或者，还可以在对用户故事的各个属性进行量化、归一化和加权计算的基础上，根据设定的调整系数或增量对加权计算结果进一步调整，得到故事点数值。
本实施例预先以对任务对象的处理时长为因变量，以任务点数值和匹配度为自变量构建回归规模，根据回归模型确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长。所构建的回归模型如下：
t＝α+β1s+β2z+ε
其中，t表示处理人员对任务对象进行处理所需的处理时长，z表示处理人员与任务对象的匹配度，s表示任务对象的任务点数值，β1、β2、α和ε为模型参数，β1与β2表示回归系数，α为常数项，ε表示残差。
容易理解，在软件测试场景下的测试任务分配中，t相应表示测试人员对用户故事进行测试所需的测试时长，z表示测试人员与用户故事的匹配度，s表示故事点数值。
本申请预先根据历史数据确定回归模型中各模型参数的取值，其中，针对初始状态下缺乏历史数据的情况，可由相关人员对用户故事的测试情况如测试时长进行估算，而得到模型参数的初始数据。
步骤103、根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值。
其中，具体可确定每一任务对象分别被不同处理人员处理所需的最大时长，根据每一任务对象分别被不同处理人员处理所需的最大时长以及处理人员数量，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象(即该处理人员被分配的所有任务对象)的总处理时长的上阈值。
以下以软件测试场景下基于用户故事为单位的测试任务分配为例，进一步详细说明：
首先，利用回归模型t＝α+β1s+β2z+ε计算出每个用户故事的最长测试时长(即由与用户故事匹配度最低的测试人员测试所需的时长)，分别设为
Figure BDA0003730176970000071
其中，n表示待分配的用户故事数量。
之后，令
Figure BDA0003730176970000072
m表示测试人员的人数，将
Figure BDA0003730176970000073
作为单一测试人员对其所有被分配用户故事的总处理时长的上阈值。
实际应用中，还可以在根据上述计算式计算出
Figure BDA0003730176970000074
的基础上，采用设定的调整系数或增量对
Figure BDA0003730176970000075
进行调整，并将调整后的数值作为单一测试人员对其所有被分配用户故事的总处理时长的上阈值。
步骤104、根据不同任务对象分别与不同处理人员的匹配度、不同处理人员分别处理不同任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
该步骤104可进一步实现为：
11)对于当前待分配的目标任务对象，确定与目标任务对象匹配度最高的处理人员，作为目标处理人员；
12)确定在将目标任务对象分配至目标处理人员后，目标处理人员对其所有被分配任务对象的总处理时长是否超出所述总处理时长的上阈值；
13)若否，将目标任务对象分配至目标处理人员；
14)若是，按与目标任务对象匹配度的高低顺序，选取下一匹配度对应的处理人员更新为目标处理人员，并返回至步骤12)，直至将目标任务对象分配至相应处理人员或在所述总处理时长的上阈值约束下目标任务对象分配失败。
仍以软件测试场景下基于用户故事为单位的测试任务分配为例举例说明：
设一个测试人员对其名下所有被分配用户故事进行测试所需的总测试时长为T，初始值T＝0。根据测试人员与用户故事的匹配度和故事点数值，利用回归模型t＝α+β1s+β2m+ε计算出与当前用户故事最高匹配度的测试人员对当前用户故事进行测试所需的测试时长，设为t1，令T＝T+t1，在
Figure BDA0003730176970000081
前提下，将待分配的当前用户故事按照与测试人员最高匹配度进行分配。
若将当前用户故事分配给与其最高匹配度的测试人员之后，导致该测试人员的T超出
Figure BDA0003730176970000082
则将当前用户故事分配给与其次高匹配度的测试人员，且应保证分配给该次高匹配度的测试人员后，其
Figure BDA0003730176970000083
反之，若同样导致该次高匹配度测试人员的T超出
Figure BDA0003730176970000084
则依次类推，按匹配度高低顺序，分配给下一匹配度的测试人员，直至在
Figure BDA0003730176970000085
的约束下，将当前用户故事成功分配给某一测试人员，或在
Figure BDA0003730176970000086
的约束下当前用户故事分配失败。
其中，针对用户故事分配过程中当前所采用的匹配度，若有多个测试人员与用户故事对应相同的该匹配度，则将用户故事分配给其中T最小的测试人员，如果多个测试人员与用户故事对应相同的该匹配度且该多个测试人员对应的T也相同，则将用户故事随机分配给其中一位。
基于上述步骤11)-14)的处理过程，会出现两种情形：
情形一：在所述总处理时长的上阈值约束下成功将各任务对象分配至相应处理人员，如，所有用户故事分配完毕，且所有测试人员各自所需的总测试时长
Figure BDA0003730176970000091
情形二：在所述总处理时长的上阈值约束下存在任务对象分配失败，如，用户故事尚未分配完毕，但继续分配将会产生测试人员所需的测试时间
Figure BDA0003730176970000092
针对上述情形一，可选的，可进一步确定各个处理人员分别对其被分配任务对象的总处理时长中的最大总处理时长和最小总处理时长；在所述最大总处理时长和最小总处理时长的差值超出设定的差值阈值情况下，降低所述总处理时长的上阈值，并基于降低后的总处理时长的上阈值对各个任务对象进行重新分配处理。
其中，上文设置了一个阈值
Figure BDA0003730176970000093
在情形一中，有可能存在测试人员所需总测试时长产生较大差异的问题，该问题本质是因阈值
Figure BDA0003730176970000094
设置偏大所导致的。基于此，设有m名测试人员，针对各自被分配的用户故事，所需总测试时长分别为{T1,T2,……,Tm}，计算Δ＝max{T1,T2,……,Tm}-min{T1,T2,……,Tm}，若Δ过大，超出设定的差异阈值，则减小
Figure BDA0003730176970000095
的值，根据减小后的
Figure BDA0003730176970000096
重新对各用户故事在不同测试人员间进行分配，通过减小
Figure BDA0003730176970000097
的值来使得Δ减小。
可选的，也可以结合需求，如“测试周期”，“测试人员可接受的测试时间”来设置或调整
Figure BDA0003730176970000098
的值。这样在
Figure BDA0003730176970000099
的约束下，既保证了多人协同测试的效率，也考虑到测试任务在不同测试人员之间分配的均衡性与公平性。
另外，可选的，系统还可对不同测试人员进行评分，测试人员测试的总故事点数越多其评分分数越高，让评分分数与测试人员绩效正相关，以进一步保证测试任务分配的公平性。
针对上述情形二，可进一步根据分配失败的任务对象与不同处理人员的匹配度，和不同处理人员对应的被分配任务量中超出所述总处理时长的上阈值的任务量，对该分配失败的任务对象在不同处理人员间进行分配。
以用户故事的分配为例，针对某用户故事，在按上述的分配流程11)-14)对其进行分配，并遍历每一匹配度的测试人员时，若该用户故事的遍历分配会导致每一测试人员所需的总测试时长
Figure BDA00037301769700000910
此时在
Figure BDA00037301769700000911
的约束下会导致该用户对象分配失败，该情况下可选择将该用户故事分配给与其匹配度最高的测试人员，然后分配下一个用户故事，其中，已被分配(这里的“已被分配”是指导致
Figure BDA0003730176970000101
的分配)的测试人员则不再被分配，除非所有测试人员已被分配到一次，然后开启第二轮分配，以此类推，直到用户故事分配完毕。
根据以上方案可知，本实施例的方法，确定待分配的不同任务对象分别与不同处理人员的匹配度，确定不同处理人员分别处理不同任务对象所需的处理时长以及单一处理人员对各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值，并根据确定的匹配度和处理时长，以上述上阈值为约束，对不同任务对象进行分配。本申请结合任务对象与处理人员的匹配度和处理人员处理任务对象所需时长两方面因素对任务对象进行分配，可以尽可能将任务对象分配至相匹配属性的处理人员，同时避免了不同处理人员对各自被分配任务对象处理时长的过度差异，不仅能够提升多人协同的任务处理场景中任务的协同处理效率，还保证了任务分配的均衡性、公平性。
在一实施例中，可选的，参见图2示出的任务分配方法流程图，本申请公开的任务分配方法在完成对不同任务对象的分配之后，还可以包括：
步骤105、获取不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长；
步骤106、根据不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长，调整所述回归模型的模型参数。
仍以多人协同测试场景下的测试任务分配为例，
每当测试人员测试完一个用户故事后，可记录测试人员测试此用户故事实际消耗的时间，即实际测试时长，这样可以不断得到最新的用户故事测试时长，基于该最新的用户故事测试时长并结合所对应用户故事与测试人员的匹配度m以及故事点数值，计算得到回归模型的更合理的回归系数β1,β2，常数项α，残差ε的值，以此实现对回归模型各模型参数调整优化，从而使得基于模型的测试任务分配更为合理性，相应进一步提升多人协同的任务测试场景中任务的协同测试效率，并提升测试任务分配的均衡性、公平性。
对应于上述的任务分配方法，本申请实施例还公开一种任务分配装置，该装置的组成结构如图3所示，具体包括：
第一确定模块301，用于确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度；
第二确定模块302，用于确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
第三确定模块303，用于根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值；
任务分配模块304，用于根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
在一实施方式中，不同任务对象为待分配的测试任务包含的不同用户故事；每一用户故事表示软件系统中从用户角度需要实现并测试的相应部分功能和/或特征。
在一实施方式中，第一确定模块301，具体用于：
获取待分配的不同任务对象分别对应的属性信息；
获取不同处理人员分别对应的属性信息；
根据不同任务对象分别对应的属性信息和不同处理人员分别对应的属性信息，确定每一任务对象与每一处理人员的匹配度。
在一实施方式中，第二确定模块302，具体用于：
根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
其中，任务对象的任务点数值为根据任务对象的属性信息确定的数值。
在一实施方式中，第二确定模块302，在根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长时，具体用于：
根据回归模型t＝α+β1s+β2z+ε，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长。
其中，z表示处理人员与任务对象的匹配度，s表示任务对象的任务点数值，β1与β2表示回归系数，α为常数项，ε表示残差。
在一实施方式中，第三确定模块303，具体用于：
确定每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长；
根据每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长以及处理人员数量，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值。
在一实施方式中，任务分配模块304，具体用于：
对于当前待分配的目标任务对象，确定与所述目标任务对象匹配度最高的处理人员，作为目标处理人员；
确定在将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员后，所述目标处理人员对其所有被分配任务对象的总处理时长是否超出所述总处理时长的上阈值；
若否，将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员；
若是，按与所述目标任务对象匹配度的高低顺序，选取下一匹配度对应的处理人员更新为所述目标处理人员，并返回至上述针对目标处理人员的处理过程，直至将所述目标任务对象成功分配至相应处理人员或在所述总处理时长的上阈值约束下所述目标任务对象分配失败。
在一实施方式中，任务分配模块304，还用于：
在所述总处理时长的上阈值约束下成功将各任务对象分配至相应处理人员的情况下，确定各个处理人员分别对被分配任务对象的总处理时长中的最大总处理时长和最小总处理时长；
在所述最大总处理时长和所述最小总处理时长的差值超出设定的差值阈值情况下，降低所述总处理时长的上阈值，并基于降低后的总处理时长的上阈值对各个任务对象进行重新分配处理。
在一实施方式中，任务分配模块304，还用于：
在所述总处理时长的上阈值约束下存在任务对象分配失败的情况下，根据分配失败的任务对象与不同处理人员的匹配度，和不同处理人员对应的被分配任务量中超出所述总处理时长的上阈值的任务量，对所述分配失败的任务对象在不同处理人员间进行分配。
在一实施方式中，上述装置还包括：
调整模块，用于获取不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长；根据不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长，调整所述回归模型的模型参数。
对于本申请实施例公开的任务分配装置而言，由于其与上文各方法实施例公开的任务分配方法相对应，所以描述的比较简单，相关相似之处请参见上文各方法实施例的说明即可，此处不再详述。
本申请实施例还公开一种电子设备，可以是但不限于众多通用或专用的计算装置环境或配置下的设备，例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置等等。
电子设备的组成结构如图4所示，至少包括：
存储器10，用于存放计算机指令集；
计算机指令集可以通过计算机程序的形式实现。
处理器20，用于通过执行计算机指令集，实现如上文任一方法实施例公开的任务分配方法。
处理器20可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件等。
除此之外，电子设备还可以包括通信接口、通信总线等组成部分。存储器、处理器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信。
通信接口用于电子设备与其他设备之间的通信。通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等，该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度；
确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值；
根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同任务对象为待分配的测试任务包含的不同用户故事；每一用户故事表示软件系统中从用户角度需要实现并测试的相应部分功能和/或特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度，包括：
获取待分配的不同任务对象分别对应的属性信息；
获取不同处理人员分别对应的属性信息；
根据不同任务对象分别对应的属性信息和不同处理人员分别对应的属性信息，确定每一任务对象与每一处理人员的匹配度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，包括：
根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
其中，任务对象的任务点数值为根据任务对象的属性信息确定的数值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每一处理人员与每一任务对象的匹配度和每一任务对象的任务点数值，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，包括：
根据回归模型t＝α+β1s+β2z+ε，确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
其中，z表示处理人员与任务对象的匹配度，s表示任务对象的任务点数值，β1与β2表示回归系数，α为常数项，ε表示残差。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值，包括：
确定每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长；
根据每一任务对象被不同处理人员处理所需的最大时长以及处理人员数量，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配，包括：
对于当前待分配的目标任务对象，确定与所述目标任务对象匹配度最高的处理人员，作为目标处理人员；
确定在将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员后，所述目标处理人员对其所有被分配任务对象的总处理时长是否超出所述总处理时长的上阈值；
若否，将所述目标任务对象分配至所述目标处理人员；
若是，按与所述目标任务对象匹配度的高低顺序，选取下一匹配度对应的处理人员更新为所述目标处理人员，并返回至上述针对目标处理人员的处理过程，直至将所述目标任务对象成功分配至相应处理人员或在所述总处理时长的上阈值约束下所述目标任务对象分配失败。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述总处理时长的上阈值约束下成功将各任务对象分配至相应处理人员的情况下，所述方法还包括：
确定各个处理人员分别对被分配任务对象的总处理时长中的最大总处理时长和最小总处理时长；
在所述最大总处理时长和所述最小总处理时长的差值超出设定的差值阈值情况下，降低所述总处理时长的上阈值，并基于降低后的总处理时长的上阈值对各个任务对象进行重新分配处理。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述总处理时长的上阈值约束下存在任务对象分配失败的情况下，所述方法还包括：
根据分配失败的任务对象与不同处理人员的匹配度，和不同处理人员对应的被分配任务量中超出所述总处理时长的上阈值的任务量，对所述分配失败的任务对象在不同处理人员间进行分配。
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在完成对不同任务对象的分配之后，所述方法还包括：
获取不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长；
根据不同处理人员对各自被分配的每一任务对象的实际处理时长，调整所述回归模型的模型参数。
11.一种任务分配装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定待分配的每一任务对象与每一处理人员的匹配度；
第二确定模块，用于确定每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长；
第三确定模块，用于根据每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，确定单一处理人员对其各个被分配任务对象的总处理时长的上阈值；
任务分配模块，用于根据每一任务对象与每一处理人员的匹配度、每一处理人员处理每一任务对象所需的处理时长，以所述总处理时长的上阈值为约束，对待分配的不同任务对象进行分配。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于至少存储一组计算机指令集；
处理器，用于调用并执行所述存储器中的所述计算机指令集，通过执行所述计算机指令集实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
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