任务分配方法、系统、终端设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109087137A(43)申请公布日2018.12.25(21)申请号201810830529.4(22)申请日2018.07.25(71)申请人武汉轻工大学地址430023湖北省武汉市东西湖区常青花园学府南路68号(72)发明人刘朔周康高婧刘江蓉祁华清杨雨贾世煜江法霖刘志伟姚钊尹明君(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287代理人胡海国(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06N3/00(2006.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图4页(54)发明名称任务分配方法、系统、终端设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种任务分配方法、系统、终端设备及存储介质，通过获取当前用户终端的地理位置信息，搜索在预设接单范围内的多个可执行任务点，确定各可执行任务点所属的当前任务区域，并获取所述当前任务区域的初始价格调节因子；利用蜂群算法和遗传算法将所述初始价格调节因子进行迭代优化，获得目标价格调节因子；根据所述目标价格调节因子和目标距离计算出当前任务的任务赏金数目，根据所述选择指令进行任务分配，提高了市场调查任务的执行成功率，对需要进行收集商品信息的任务快速分配，提高了任务的处理速度和效率，并能够达到预期的商品市场调查效果，提升了用户体验。CN109087137ACN109087137A权利要求书1/2页1.一种任务分配方法，其特征在于，所述任务分配方法包括：获取当前用户终端的地理位置信息，根据所述地理位置信息搜索在预设接单范围内的多个可执行任务点，获得所述当前用户终端到各可执行任务点的各目标距离；确定各可执行任务点所属的当前任务区域，并获取所述当前任务区域的初始价格调节因子；利用蜂群算法和遗传算法将所述初始价格调节因子进行迭代优化，获得目标价格调节因子；根据所述目标价格调节因子和所述目标距离计算出各当前任务的任务赏金数目，并在所述当前用户终端上显示；接收所述当前用户终端的选择指令，根据所述选择指令进行任务分配。2.如权利要求1所述的任务分配方法，其特征在于，所述确定各可执行任务点所属的当前任务区域，并获取各当前任务区域的初始价格调节因子，具体包括：从预设数据库中查询到各可执行任务点所属的任务区域，将查询到的各任务区域作为各可执行任务点对应的当前任务区域；获取所述当前任务区域对应的样本集，从所述样本集中获得所述当前任务区域的初始价格调节因子。3.如权利要求2所述的任务分配方法，其特征在于，所述获取所述当前任务区域对应的样本集，从所述样本集中获得所述当前任务区域的初始价格调节因子，具体包括：获取所述当前任务区域对应的样本集，从所述样本集中获得多个样本任务的样本任务价格、样本任务地点及多个样本任务执行人，并计算各任务执行人到各任务点的样本距离；根据各样本任务价格、各样任务本地点、各样本任务执行人及各样本距离通过下式计算获得所述当前任务区域的初始价格调节因子，其中，λ0为初始价格调节因子，n为样本任务执行人的数量，cj为当前样本任务j对应的样本价格，j＝1,2,3....m，dj为各任务执行人到当前样本任务地点的平均距离，m为样本任务的数量。4.如权利要求3所述的任务分配方法，其特征在于，所述利用蜂群算法和遗传算法将所述初始价格调节因子进行迭代优化，获得目标价格调节因子，具体包括：利用蜂群算法和遗传算法获得与所述初始价格调节因子对应的多个初始解因子；对各初始解因子进行领域搜索，获得各初始解因子对应的任务分配度，筛选出所述任务分配度最高值对应的初始解因子，将筛选出的初始解因子作为目标价格调节因子。5.如权利要求4所述的任务分配方法，其特征在于，所述利用蜂群算法和遗传算法获得与所述初始价格调节因子对应的多个初始解因子，具体包括：获取当前任务区域内的所有模拟任务及各模拟任务对应的模拟任务价格，将各任务随机模拟分配至所述当前任务区域内预设数量的模拟用户；获得各模拟用户分别到所有模拟任务对应的模拟任务点的各模拟距离，并获得各模拟距离与所述初始价格因子的乘积；2CN109087137A权利要求书2/2页从所述模拟用户筛选出模拟任务价格与所述乘积的差值大于零的模拟用户作为模拟任务执行人，对所述模拟任务执行人进行模拟任务分配，分配完毕后继续从所述模拟用户筛选出模拟任务价格与所述乘积的差值大于零的模拟用户作为模拟任务执行人的步骤，直至所有模拟任务都分配完毕；从各模拟距离中获得各模拟任务执行人执行对应的模拟任务的执行距离，将被执行的模拟任务的模拟任务价格除以对应的执行距离，获得多个初始解因子。6.如权利要求5所述的任务分配方法，其特征在于，所述对各初始解因子进行领域搜索，获得各初始解因子对应的任务分配度，筛选出