CN118093113A - 任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待分配任务数据，根据待分配任务数据，确定汇总数据类型；根据待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；获取多个候选审核账号；多个候选审核账号用于确定任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；从多个候选审核账号中筛选出任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；将当前待分配任务分配至目标审核账号。本发明提高了任务分配效率，降低了任务分配成本。

Description

任务分配方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

物流行业作为服务型行业，在实际的运作中需要和客户进行大量的信息交互，来核对货物信息，将货物运输到正确地点。而在信息交互的过程中，客户可能对物流状态信息产生疑问或者出现问题；此时就需要客服系统及时处理客户问题，提升服务客服的满意度。随着任务量的增多，任务操作即时性要求随之提高，且客服多个业务线均有使用需求，移动化功能具有重要意义。

发明内容

本发明提供了一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高任务分配效率，降低任务分配成本。

一方面，本发明提供了一种任务分配方法，所述方法包括：

获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；

根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；

根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；

获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；

从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；

将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

可选的，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

基于所述任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；所述初始化种群包括任一待分配任务以及任一候选审核账号；

基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群；

重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；

将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号。

可选的，所述将更新后当前种群重新作为所述当前种群之后，所述方法还包括：

基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果；

若所述当前更新结果的适应度大于或等于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群；

重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果至所述若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群的步骤直至满足终止条件。

可选的，所述方法还包括：

若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将所述当前更新结果确定为满足终止条件的结果；

所述终止条件包括迭代次数达到目标次数、连续目标次的当前种群的最大适应度不变。

可选的，所述基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果，包括：

执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；

其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；

所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；

所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果；

基于至少一项执行结果，对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果。

可选的，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

针对所述任务卡片中的当前待分配任务，确定每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果；

根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；

根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。

可选的，所述将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号，包括：

向所述目标审核账号对应的目标终端发送所述当前待分配任务，以使所述目标终端对所述当前待分配任务进行审核，并生成审核结果；

接收所述目标终端发送的审核结果。

另一方面提供了一种任务分配装置，所述装置包括：

任务数据获取模块，用于获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；

关联关系确定模块，用于根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；

卡片生成模块，用于根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；

账号获取模块，用于获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；

目标账号筛选模块，用于从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；

账号分配模块，用于将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

可选的，所述目标账号筛选模块包括：

当前种群确定单元，用于基于所述任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；所述初始化种群包括任一待分配任务以及任一候选审核账号；

种群更新单元，用于基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群；

重复单元，用于重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；

目标账号确定单元，用于将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号。

可选的，所述装置还包括：

当前更新结果确定模块，用于基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果；

第二种群更新模块，用于若所述当前更新结果的适应度大于或等于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群；

第二种群更新模块，用于重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果至所述若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群的步骤直至满足终止条件。

可选的，所述装置还包括：

终止条件确定模块，用于若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将所述当前更新结果确定为满足终止条件的结果；

所述终止条件包括迭代次数达到目标次数、连续目标次的当前种群的最大适应度不变。

可选的，所述当前更新结果确定模块包括：

操作执行单元，用于执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；

其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；

所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；

所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果；

当前更新结果确定模块，用于基于至少一项执行结果，对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果。

可选的，所述目标账号筛选模块包括：

匹配结果确定单元，用于针对所述任务卡片中的当前待分配任务，确定每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果；

排序单元，用于根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；

账号筛选单元，用于根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。

可选的，所述账号分配模块包括：

审核结果生成单元，用于向所述目标审核账号对应的目标终端发送所述当前待分配任务，以使所述目标终端对所述当前待分配任务进行审核，并生成审核结果；

审核结果接收单元，用于接收所述目标终端发送的审核结果。

另一方面提供了一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上所述的任务分配方法。

另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上所述的任务分配方法。

另一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行以实现如上所述的任务分配方法。

本发明提供的任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，具有如下技术效果：

本发明获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。本发明提高了任务分配效率，降低了任务分配成本。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本说明书实施例提供的一种任务分配系统的示意图；

图2是本说明书实施例提供的一种任务分配方法的流程示意图；

图3是本说明书实施例提供的一种从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号的方法的流程示意图；

图4是本说明书实施例提供的一种重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果的方法的流程示意图；

图5是本说明书实施例提供的一种基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果的方法的流程示意图；

图6是本说明书实施例提供的一种从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号的方法的流程示意图；

图7是本说明书实施例提供的一种将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号的方法的流程示意图；

图8是本说明书实施例提供的一种任务分配装置的结构示意图；

图9是本说明书实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

请参阅图1，图1是本说明书实施例提供的一种任务分配系统的示意图，如图1所示，该任务分配系统可以至少包括服务器01和客户端02。

具体的，本说明书实施例中，所述服务器01可以包括一个独立运行的服务器，或者分布式服务器，或者由多个服务器组成的服务器集群，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(ContentDelivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。服务器01可以包括有网络通信单元、处理器和存储器等等。具体的，所述服务器01可以用于获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

具体的，本说明书实施例中，所述客户端02可以包括智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、智能可穿戴设备、智能音箱、车载终端、智能电视等类型的实体设备，也可以包括运行于实体设备中的软体，例如一些服务商提供给用户的网页页面，也可以为该些服务商提供给用户的应用。具体的，所述客户端02可以用于接收当前待分配任务并执行任务。

以下介绍本发明的一种任务分配方法，图2是本说明书实施例提供的一种任务分配方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

具体的如图2所示，所述方法可以包括：

S201：获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型。

在本说明书实施例中，待分配任务数据可以为物流快递订单任务；可以获取预设范围内的全部待分配任务数据，预设范围可以根据实际情况进行设置，例如，预设范围可以包括全国范围、省内范围、市区范围等。可以根据预设范围内的全部待分配任务数据对应的数据类型，确定汇总数据类型。

示例性的，每个待分配任务数据可以包括多种类型的数据，例如，应完成量、已完成量、未通过量与权限；可以根据查询条件查询展示当前权限归属、当前查询条件下所有数据。

S203：根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系。

在本说明书实施例中，可以根据待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；例如，任务名称：取后台配置枚举值；应完成量：该网点该任务类型下，总部下发的全量任务汇总数据；已完成量：该网点该任务类型下，省区/网点已操作上传附件并成功提交的任务汇总数据，通过量：该网点该任务类型下，总部已操作审核并确认通过的汇总数据，未通过量：该网点该任务类型下，总部已操作审核并确认不通过的汇总数据。

S205：根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片。

在本说明书实施例中，可以根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；例如，可以获取每个汇总数据关联关系对应的待分配任务，根据每个待分配任务的发布时间，确定每个汇总数据关联关系对应的发布时间；从而将多个汇总数据关联关系，按照每个汇总数据关联关系对应的发布时间，由早到晚或由晚到早进行排序，得到排序结果，并根据排序结果生成任务卡片。

示例性的，可以通过列表式的任务卡片展示任务，按照任务的下发时间进行倒序展示，卡片字段：任务名称、备注/单号、下发时间、描述、描述类型、附件，任务名称：取实际下发的任务名称，备注/单号：取实际上传的值，支持业务导入任务时单号或备注文本上传，下发时间：业务导入任务的时间，描述：省区/网点上传时填入的描述文本，附件：图片，支持卡片上点击放大，图片点击后浮层放大展示，再次点击或右上角设关闭按钮，字段展示规则：根据不同状态展示字段，待处理状态下，仅展示任务名称、单号/备注、下发时间，待审核、已通过/未通过状态下，展示任务名称、单号/备注、下发时间、描述、描述类型、附件。

S207：获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号。

在本说明书实施例中，可以获取多个候选审核账号，所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号。每个候选审核账号对应一个终端，可以针对不同的审核账号分配不同的待分配任务，并通过审核账号对应的用户执行待分配任务。

S209：从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号。

在本说明书实施例中，如图3所示，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

S2091：基于所述任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；所述初始化种群包括任一待分配任务以及任一候选审核账号；

S2093：基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群；

S2095：重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；

S2097：将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号。

在本说明书实施例中，遗传算法是借鉴大自然进化过程而提出的一种启发式搜索方法。其基本思想是采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，通过交叉、变异等方式来产生新一代的种群，逐代进化，直到满足终止条件；使用局部最优算子、双重变异算子和随机部分重启机制逐代进化，同时融合贪心算法，只有搜索到比当前适应度更大的匹配时才变异基因。

可以根据任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；初始化种群包括一个待分配任务以及一个候选审核账号；一个待分配任务以及一个候选审核账号都可以是随机选择得到的。在初始化种群的基础上，可以基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号，从而对初始化种群中的任务以及账号进行不断更新，直至得到的待分配任务与目标审核账号适应度最高。

在一些实施例中，如图4所示，所述将更新后当前种群重新作为所述当前种群之后，所述方法还包括：

S401：基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果；

S403：若所述当前更新结果的适应度大于或等于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群；

S405：重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果至所述若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群的步骤直至满足终止条件。

在本说明书实施例中，局部最优算子：确定好地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务。p变异算子：在每个任务树的左子树上进行随机搜索其他地点节点。t变异算子：在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点。随机部分重启机制：保留大于种群平均适应度的个体。对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置2个重置点，将重置点中间的匹配进行释放，然后重新随机生成新的匹配；设最大迭代次数Emax，同时若连续Tmax次种群最大适应度不变，则提前停止迭代。使用效用函数作为适应度函数，目标是找到适应度最高的种群。

在一些实施例中，所述方法还包括：

若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将所述当前更新结果确定为满足终止条件的结果；

所述终止条件包括迭代次数达到目标次数、连续目标次的当前种群的最大适应度不变。

在一些实施例中，如图5所示，所述基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果，包括：

S4011：执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；

其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；

所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；

所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果；

S4013：基于至少一项执行结果，对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果。

在本公开实施例中，可以执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果。示例性的，可以执行第一操作、第二操作、第三操作或第四操作，还可以执行第一操作、第二操作、第三操作以及第四操作。

在一些实施例中，如图6所示，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

S20901：针对所述任务卡片中的当前待分配任务，确定每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果；

S20903：根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；

S20905：根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。

在一些实施例中，还可以根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。可以将与所述当前待分配任务匹配度最高的候选审核账号确定为目标审核账号。

S2011：将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

在本说明书实施例中，如图7所示，所述将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号，包括：

S20111：向所述目标审核账号对应的目标终端发送所述当前待分配任务，以使所述目标终端对所述当前待分配任务进行审核，并生成审核结果；

S20113：接收所述目标终端发送的审核结果。

在本说明书实施例中，可以根据任务分配结果将任务卡片反馈至对应的人员进行操作审核，并判断是否通过审核，并结束流程。

任务卡片：支持按全量及任务状态，tab形式切换展示该状态下数据卡片，tab标签：全部、待处理、待审核、已通过、未通过；点击汇总页应完成量数据，进入tab全部，点击汇总页已完成量数据，进入tab全部，点击汇总页通过量数据，进入tab已通过，点击汇总页未通过数据，进入tab未通过。

tab标签定义：全部：应完成量；待处理：应完成量任务减去已完成量的任务；待审核：全部里省区/网点已提交，总部未审核的任务；已通过：全部里总部操作已通过审核的任务；未通过：全部里总部操作未通过审核的任务。

由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。本发明提高了任务分配效率，降低了任务分配成本。

本说明书实施例还提供了一种任务分配装置，如图8所示，所述装置包括：

任务数据获取模块810，用于获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；

关联关系确定模块820，用于根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；

卡片生成模块830，用于根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；

账号获取模块840，用于获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；

目标账号筛选模块850，用于从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；

账号分配模块860，用于将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

在一些实施例中，所述目标账号筛选模块包括：

当前种群确定单元，用于基于所述任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；所述初始化种群包括任一待分配任务以及任一候选审核账号；

种群更新单元，用于基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群；

重复单元，用于重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；

目标账号确定单元，用于将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号。

在一些实施例中，所述装置还包括：

当前更新结果确定模块，用于基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果；

第二种群更新模块，用于若所述当前更新结果的适应度大于或等于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群；

第二种群更新模块，用于重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果至所述若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群的步骤直至满足终止条件。

在一些实施例中，所述装置还包括：

终止条件确定模块，用于若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将所述当前更新结果确定为满足终止条件的结果；

所述终止条件包括迭代次数达到目标次数、连续目标次的当前种群的最大适应度不变。

在一些实施例中，所述当前更新结果确定模块包括：

操作执行单元，用于执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；

其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；

所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；

所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果；

当前更新结果确定模块，用于基于至少一项执行结果，对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果。

在一些实施例中，所述目标账号筛选模块包括：

匹配结果确定单元，用于针对所述任务卡片中的当前待分配任务，确定每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果；

排序单元，用于根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；

账号筛选单元，用于根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。

在一些实施例中，所述账号分配模块包括：

审核结果生成单元，用于向所述目标审核账号对应的目标终端发送所述当前待分配任务，以使所述目标终端对所述当前待分配任务进行审核，并生成审核结果；

审核结果接收单元，用于接收所述目标终端发送的审核结果。

所述的装置实施例中的装置与方法实施例基于同样地发明构思。

本说明书实施例提供了一种电子设备，该设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或至少一段程序由该处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所提供的任务分配方法。

本发明的实施例还提供了一种计算机存储介质，所述存储介质可设置于终端之中以保存用于实现方法实施例中一种任务分配方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的任务分配方法。

本发明的实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行以实现上述方法实施例提供的任务分配方法。

可选地，在本说明书实施例中，存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书实施例所述存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据所述设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器还可以包括存储器控制器，以提供处理器对存储器的访问。

本说明书实施例所提供的任务分配方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图9是本说明书实施例提供的一种任务分配方法的服务器的硬件结构框图。如图9所示，该服务器900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central Processing Units，CPU)910(中央处理器910可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器930，一个或一个以上存储应用程序923或数据922的存储介质920(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器930和存储介质920可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质920的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器910可以设置为与存储介质920通信，在服务器900上执行存储介质920中的一系列指令操作。服务器900还可以包括一个或一个以上电源960，一个或一个以上有线或无线网络接口950，一个或一个以上输入输出接口940，和/或，一个或一个以上操作系统921，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

输入输出接口940可以用于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服务器900的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，输入输出接口940包括一个网络适配器(Network Interface Controller，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，输入输出接口940可以为射频(RadioFrequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本领域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器900还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，或者具有与图9所示不同的配置。

由上述本发明提供的任务分配方法、装置、电子设备或存储介质的实施例可见，本发明获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。本发明提高了任务分配效率，降低了任务分配成本。

需要说明的是：上述本说明书实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；

根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；

根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；

获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；

从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；

将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

基于所述任务卡片以及所述多个候选审核账号，构建初始化种群，并将所述初始化种群作为当前种群；所述初始化种群包括任一待分配任务以及任一候选审核账号；

基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新，并将更新后当前种群重新作为所述当前种群；

重复所述基于遗传算法中的交叉、变异操作，对所述当前种群进行更新的步骤直至满足终止条件；

将终止条件对应的当前种群中的审核账号作为当前种群中的待分配任务的目标审核账号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将更新后当前种群重新作为所述当前种群之后，所述方法还包括：

基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果；

若所述当前更新结果的适应度大于或等于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群；

重复基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果至所述若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将当前更新结果重新作为当前种群的步骤直至满足终止条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述当前更新结果的适应度小于更新前的当前种群的适应度，则将所述当前更新结果确定为满足终止条件的结果；

所述终止条件包括迭代次数达到目标次数、连续目标次的当前种群的最大适应度不变。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于局部最优算子、双重变异算子、随机部分重启机制中的至少一项对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果，包括：

执行第一操作、第二操作、第三操作、第四操作中的至少一项；

其中，所述第一操作为基于局部最优算子确定地点节点之后，遍历其右子树，找到当前未匹配且适应度最大的任务；

所述第二操作为基于p变异算子在每个任务树的左子树上随机搜索除所述地点节点之外的其他节点；

所述第三操作为基于t变异算子在任务森林中随机搜索，寻找新的任务节点；所述第四操作为基于随机部分重启机制，保留大于种群平均适应度的个体；对于小于种群平均适应度的个体，在染色体上随机设置两个重置点，将重置点中间的匹配结果进行释放，重新随机生成新的匹配结果；

基于至少一项执行结果，对所述当前种群进行更新，得到当前更新结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号，包括：

针对所述任务卡片中的当前待分配任务，确定每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果；

根据每个候选审核账号与所述当前待分配任务之间的匹配结果，对所述多个候选审核账号进行排序，得到账号排序结果；

根据所述账号排序结果，从所述多个候选审核账号中筛选出所述当前待分配任务对应的目标审核账号。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号，包括：

向所述目标审核账号对应的目标终端发送所述当前待分配任务，以使所述目标终端对所述当前待分配任务进行审核，并生成审核结果；

接收所述目标终端发送的审核结果。

8.一种任务分配装置，其特征在于，所述装置包括：

任务数据获取模块，用于获取待分配任务数据，根据所述待分配任务数据，确定汇总数据类型；

关联关系确定模块，用于根据所述待分配任务数据，确定每个待分配任务对应的汇总数据关联关系；所述每个待分配任务对应的汇总数据关联关系表征，每个待分配任务对应的汇总数据类型与数据值的映射关系；

卡片生成模块，用于根据每个待分配任务的发布时间，对各个待分配任务对应的汇总数据关联关系进行排序，并根据排序结果生成任务卡片；

账号获取模块，用于获取多个候选审核账号；所述多个候选审核账号用于确定所述任务卡片中每个待分配任务对应的审核账号；

目标账号筛选模块，用于从所述多个候选审核账号中筛选出所述任务卡片中当前待分配任务对应的目标审核账号；

账号分配模块，用于将所述当前待分配任务分配至所述目标审核账号。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一所述的任务分配方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一所述的任务分配方法。