一种任务处理方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种任务处理方法、装置、存储介质和电子设备。本发明专利技术实施例根据任务属性信息、任务压力参数以及第一预测模型确定预计延迟时间。第一预测模型根据历史任务数据预先训练获得，通过第一预测模型确定预计延迟时间，能够动态地调整每一个任务的延迟时间，使得每一个任务的延迟时间都有所区别。可以根据不同任务的任务属性信息和任务所属区域的任务压力参数，动态调整各任务的延迟时间，能够提高任务匹配管理粒度，提高效率。

【技术实现步骤摘要】
一种任务处理方法、装置、存储介质和电子设备
本专利技术涉及任务处理领域，尤其涉及一种任务处理方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着互联网技术的发展，线上到线下(O2O，OnlineToOffline)业务变得越来越普遍。网上外卖点餐以及网上购物的交易规模也保持较髙的増长速度。在对外卖配送的过程中，为了提高效率，需要给外卖任务设置一个延迟时间，以便于将相似的多个外卖任务匹配同一个配送资源。然而，每个外卖任务的提供方的情况不同，给每个外卖任务设定相同的延迟时间会出现任务超时的情况。因此，需要对现有的任务处理方法进行改进。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种任务处理方法、装置、存储介质和电子设备，用于改进现有的任务处理方法。第一方面，本专利技术实施例提供一种任务处理方法，所述方法包括：接收来自于程序调用接口的任务处理请求；通过至少一个处理器从终端或数据库获取任务的任务属性信息；通过至少一个处理器确定所述任务所属区域的任务压力参数，所述任务压力参数根据所述任务所属区域的总任务量和配送资源的任务配送能力确定；通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及第一预测模型确定所述任务的预计延迟时间，所述第一预测模型根据历史任务属性数据预先训练获得，所述历史任务属性数据包括历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数以及所述历史任务的实际延迟时间；通过所述程序调用接口返回所述任务的预计延迟时间；响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理。优选地，所述任务属性信息包括配送距离；所述通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及所述第一预测模型确定预计延迟时间包括：根据第二预测模型和任务属性信息确定配送时长，所述第二预测模型采用梯度提升算法，以历史任务数据作为训练数据预先训练获得；将所述配送距离、所述配送时长以及所述任务压力参数输入所述第一预测模型，以获得所述任务的预计延迟时间。优选地，所述确定所述任务所属区域的任务压力参数包括：根据所述任务所属区域的总任务量和任务配送能力的比值确定所述任务压力参数。优选地，所述第一预测模型根据逻辑回归算法训练获得。优选地，以所述历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数作为输入，以所述历史任务的实际延迟时间为输出训练所述第一预测模型。优选地，所述响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理包括：确定与所述任务匹配的配送资源；响应于到达所述预计延迟时间，将所述任务的任务属性信息发送给与所述任务匹配的配送资源。优选地，所述确定与所述任务匹配的配送资源包括：响应于所述调用接口返回所述任务的预计延迟时间，根据所述任务属性信息、所述延迟时间和配送资源信息预测与所述任务匹配的配送资源；或响应于到达延迟时间，根据所述任务属性信息和配送资源信息确定与所述任务匹配的配送资源。第二方面，本专利技术实施例提供一种任务处理装置，所述装置包括：请求接收单元，用于接收来自于程序调用接口的任务处理请求；属性信息获取单元，用于通过至少一个处理器从终端或数据库获取任务的任务属性信息；任务压力参数确定单元，用于通过至少一个处理器确定所述任务所属区域的任务压力参数，所述任务压力参数根据所述任务所属区域的总任务量和配送资源的任务配送能力确定；延迟时间预测单元，用于通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及第一预测模型确定所述任务的预计延迟时间，所述第一预测模型根据历史任务属性数据预先训练获得，所述历史任务属性数据包括历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数以及所述历史任务的实际延迟时间；信息返回单元，用于通过所述程序调用接口返回所述任务的预计延迟时间；任务处理单元，用于响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理。优选地，所述任务属性信息包括配送距离；所述延迟时间预测单元包括：配送时长确定子单元，用于根据第二预测模型和任务属性信息确定配送时长，所述第二预测模型采用梯度提升算法，以历史任务数据作为训练数据预先训练获得；延迟时间预测子单元，用于将所述配送距离、所述配送时长以及所述任务压力参数输入所述第一预测模型，以获得所述任务的预计延迟时间。优选地，所述任务压力参数确定单元包括：任务压力参数确定子单元，用于根据所述任务所属区域的总任务量和任务配送能力的比值确定所述任务压力参数。优选地，所述第一预测模型根据逻辑回归算法训练获得。优选地，以所述历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数作为输入，以所述历史任务的实际延迟时间为输出训练所述第一预测模型。优选地，所述任务处理单元包括：匹配子单元，用于确定与所述任务匹配的配送资源；任务发送子单元，用于响应于到达所述预计延迟时间，将所述任务的任务属性信息发送给与所述任务匹配的配送资源。优选地，所述匹配子单元包括：第一确定模块，用于响应于所述调用接口返回所述任务的预计延迟时间，根据所述任务属性信息、所述延迟时间和配送资源信息预测与所述任务匹配的配送资源；或第二确定模块，用于响应于到达延迟时间，根据所述任务属性信息和配送资源信息确定与所述任务匹配的配送资源。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行如下步骤：接收来自于程序调用接口的任务处理请求；通过至少一个处理器从终端或数据库获取任务的任务属性信息；通过至少一个处理器确定所述任务所属区域的任务压力参数，所述任务压力参数根据所述任务所属区域的总任务量和配送资源的任务配送能力确定；通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及第一预测模型确定所述任务的预计延迟时间，所述第一预测模型根据历史任务属性数据预先训练获得，所述历史任务属性数据包括历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数以及所述历史任务的实际延迟时间；通过所述程序调用接口返回所述任务的预计延迟时间；响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理。优选地，所述任务属性信息包括配送距离；所述通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及所述第一预测模型确定预计延迟时间包括：根据第二预测模型和任务属性信息确定配送时长，所述第二预测模型采用梯度提升算法，以历史任务数据作为训练数据预先训练获得；将所述配送距本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收来自于程序调用接口的任务处理请求；/n通过至少一个处理器从终端或数据库获取任务的任务属性信息；/n通过至少一个处理器确定所述任务所属区域的任务压力参数，所述任务压力参数根据所述任务所属区域的总任务量和配送资源的任务配送能力确定；/n通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及第一预测模型确定所述任务的预计延迟时间，所述第一预测模型根据历史任务属性数据预先训练获得，所述历史任务属性数据包括历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数以及所述历史任务的实际延迟时间；/n通过所述程序调用接口返回所述任务的预计延迟时间；/n响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收来自于程序调用接口的任务处理请求；
通过至少一个处理器从终端或数据库获取任务的任务属性信息；
通过至少一个处理器确定所述任务所属区域的任务压力参数，所述任务压力参数根据所述任务所属区域的总任务量和配送资源的任务配送能力确定；
通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及第一预测模型确定所述任务的预计延迟时间，所述第一预测模型根据历史任务属性数据预先训练获得，所述历史任务属性数据包括历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数以及所述历史任务的实际延迟时间；
通过所述程序调用接口返回所述任务的预计延迟时间；
响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务属性信息包括配送距离；
所述通过至少一个处理器根据所述任务属性信息、所述任务压力参数以及所述第一预测模型确定预计延迟时间包括：
根据第二预测模型和任务属性信息确定配送时长，所述第二预测模型采用梯度提升算法，以历史任务数据作为训练数据预先训练获得；
将所述配送距离、所述配送时长以及所述任务压力参数输入所述第一预测模型，以获得所述任务的预计延迟时间。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述任务所属区域的任务压力参数包括：
根据所述任务所属区域的总任务量和任务配送能力的比值确定所述任务压力参数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预测模型根据逻辑回归算法训练获得。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述历史任务的任务属性信息和所述历史任务的所属区域的任务压力参数作为输入，以所述历史任务的实际延迟时间为输出训练所述第一预测模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于满足所述预计延迟时间，通过至少一个处理器对所述任务进行处理包括：
确定与所述任务匹配的配送资源；
响应于到达所述预计延迟时间，将所述任务的任务属性信息发送给与所述任务匹配的配送资源。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定与所述任务匹配的配送资源包括：
响应于所述调用接口返...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶畅，陈宁，李承波，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31