【技术实现步骤摘要】
任务分配方法、系统、终端设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种任务分配方法、系统、终端设备及存储介质。
技术介绍
随着经济的迅速发展，企业需要了解不可预测的市场，来确定企业生产的那些产品是否符合消费的消费愿望，或者说了解消费者有没有对企业的产品有购买的动机，而市场调查就是企业常用的对市场进行了解的方法。到任务点“拍照”并获利的行为，则巧妙的利用了移动互联网技术进行市场调查。用户需要下载一个应用程序(Application，APP)，在对应的地点获取相应的商品信息后，就可以领取任务所对应的酬金，但是这种市场调查运营模式也存在缺点，有些任务可能位置不好，或者价格不高，导致无人问津，商品检查失败。在目前的优化模型中，大部分将各个参数的优化独立开来，但没有考虑到各个参数之间的潜在联系关系，随着优化迭代的进行，区域的潜在联系性逐渐被弱化，即会造成有些任务可能位置集中，定价好，导致一个任务多人选择的局面，任务执行率低，最终造成市场调查效果不佳，并且浪费人力物力，且没有达到预期市场调查的目标。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种任务分配方法、系统、终端...
【技术保护点】
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。
【技术特征摘要】
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；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...
【专利技术属性】
技术研发人员：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，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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