一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质，方法包括：获取并预处理当前工单数据和当前员工数据；利用改进的遗传算法对数据进行处理，得到包括多个工单集合的最优派单方案；根据方案，将多个工单集合派给对应的每个员工，每个员工均被分配有与方案对应的工单集合；每个员工根据其工单集合中的工单的排序，依次处理其对应的工单集合中的工单。本发明专利技术对遗传算法的编码方式、交叉和变异过程进行了改进，采用以矩阵的行向量为基因片段并通过基因融合的方式来产生新个体，以提高优秀基因的保留率，有效地增强算法的寻优能力，并通过改进遗传算法实现燃气业务的工单的合理性派发，提高工单派发的效率。本发明专利技术应用于智能派单领域。于智能派单领域。于智能派单领域。

【技术实现步骤摘要】
一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能派单
，特别涉及一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质。

技术介绍

[0002]燃气行业的工单主要包括针对老用户的维修业务工单和安检业务工单以及针对新用户的燃气安装业务工单。目前，燃气公司大多采用分区驻点的管理方式来管理大量业务工单，即一个员工或者一个小组负责管理某一区域的业务工单。当客服人员接到用户的如点火、安装、改管等需求后，将对应的业务录入到系统中生成对应的工单，之后由分区驻点的管理人员依据其派发经验将工单指定派发给对应的员工，亦或者依赖传统的派单算法完成工单的自动派发。
[0003]然而，前者的派单方式依赖于派单者的派单经验，主观性较强，同时存在人工派单效率低、派单滞后的问题，容易降低用户的满意度。而后者的派单方式则具有局限性，现有的燃气行业的工作人员往往拥有处理多种燃气业务的技能，但传统的派单算法只能针对一个员工、一种燃气业务的场景进行智能化派单，现有技术并未有多燃气业务融合的派单算法，无法实现将多种业务工单派给同一个员工，无法实现多样化派单。
[0004]以上问题亟待解决。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0006]本专利技术解决其技术问题的解决方案是：第一方面，本专利技术实施例提供一种燃气工单的多业务融合派单方法，方法包括如下步骤：
[0007]获取并预处理当前工单数据和当前员工数据，生成工单派发数据库；
[0008]其中，所述当前工单数据包括若干个当前工单的工单处理时间和任务地点，所述当前工单数据携带有工单类型标识，所述工单类型标识包括维修标识、安装标识、安检标识、改管标识或点火标识中的任一种；
[0009]所述当前员工数据包括若干个当前参与派单的员工的出发位置和工作时间，所述当前员工数据携带有技能标识，所述技能标识包括维修技能标识、安装技能标识、安检技能标识、改管技能标识和点火技能标识中的一种或多种；
[0010]利用改进的遗传算法对所述工单派发数据库进行处理，得到由若干个工单集合构成的最优派单方案；
[0011]根据所述最优派单方案，将若干个所述工单集合派发给对应的员工，每个员工均被分配有与所述最优派单方案对应的工单集合；
[0012]每个员工根据其工单集合中的工单的排序，依次处理其对应的工单集合中的工单。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现所述的一种燃气工单的多业务融合派单方法。
[0014]本专利技术的有益效果是：提供一种燃气工单的多业务融合派单方法及存储介质，通过改进的遗传算法来派发客户预约处理的业务工单，解决了目前燃气行业中单一的派单模式所导致的问题，实现多燃气业务融合的工单自动派单，优化工单派单过程，减少派单过程中的工单等待时间和工单周转时间，提高工单派发的效率，提高客户的满意度；对于遗传算法，本专利技术首先对编码进行改进，以适应多种业务融合派单的应用场景；再者，对矩阵编码的交叉和变异操作的过程进行了改进，针对本专利技术所应用的燃气业务的派单场景，采用以行向量为基因片段，使用基因融合的方式来产生新的个体，以提高优秀基因片段的保留率，避免出现基因片段被重复性地、大面积地破坏的现象，从而提高算法的优化能力，并引入了Metropolis准则来改进交叉和变异的过程，这样既可以保证算法在整体搜索能力方面拥有把握总体的能力，保持较快的收敛速度，又可以补强其在局部搜索上的弱点，有效避免算法陷入早熟。
[0015]本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0016]图1为本专利技术提供的燃气工单的多业务融合派单方法的流程图；
[0017]图2为本专利技术提供的改进遗传算法的流程图。
具体实施方式
[0018]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0019]下面结合说明书附图和具体的实施例对本申请进行进一步的说明。所描述的实施例不应视为对本申请的限制，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。
[0020]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0021]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
[0022]燃气行业的工单主要包括针对老用户的维修业务工单和安检业务工单以及针对新用户的燃气安装业务工单。其中，维修业务主要用于解决用户日常使用时遇到的问题，安检业务主要用于检查用户的燃气管道，以确保用户的用气安全。而燃气安装业务可以分为三种更为具体的业务，即安装业务、点火业务和改管业务，其中：安装业务用于为新用户接
入燃气管道；点火业务用于将管道内的其他气体置换为天然气，当天然气的浓度到达可以点火燃烧的浓度时，则代表点火成功，点火是用户可以正常使用天然气的最后一个环节；改管业务用于根据用户的需求合理改变燃气管道的布局。
[0023]目前，燃气公司大多采用分区驻点的管理方式来管理大量业务工单，即一个员工或者一个小组负责管理某一区域的业务工单。当客服人员接到用户的如点火、安装、改管等需求后，将对应的业务录入到系统中生成对应的工单。现有的派单方式主要分为两种：第一种是由分区驻点的管理人员依据其派发经验将工单指定派发给对应的员工；第二种则是依赖传统的派单算法完成工单的自动派发。
[0024]然而，第一种派单方式依赖于派单者的派单经验，主观性较强，同时存在人工派单效率低、派单滞后的问题，容易降低用户的满意度。而第二种派单方式虽能一定程度上克服了第一种方式的派单主观性问题，但是其具有局限性，无法实现多样化派单。现有的燃气行业的工作人员往往拥有处理多种燃气业务的技能，但传统的派单算法只能针对一个员工、一种燃气业务的场景进行智能化派单，现有技术并未有多燃气业务融合的派单算法，无法实现将多种业务工单派给同一个员工，无法实现多样化派单。
[0025]对此，本申请提出了一种结合有改进遗传算法的燃气工单的多业务融合派单方法、系统及存储介质，旨在解决目前燃气行业中单一的派单模式所导致的问题，实现燃气业务的工单的合理性派发，减少派单过程中的工单等待时间，提高工单派发的效率，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种燃气工单的多业务融合派单方法，其特征在于，包括以下步骤：获取并预处理当前工单数据和当前员工数据，生成工单派发数据库；其中，所述当前工单数据包括若干个当前工单的工单处理时间和任务地点，所述当前工单数据携带有工单类型标识，所述工单类型标识包括维修标识、安装标识、安检标识、改管标识或点火标识中的任一种；所述当前员工数据包括若干个当前参与派单的员工的出发位置和工作时间，所述当前员工数据携带有技能标识，所述技能标识包括维修技能标识、安装技能标识、安检技能标识、改管技能标识和点火技能标识中的一种或多种；利用改进的遗传算法对所述工单派发数据库进行处理，得到由若干个工单集合构成的最优派单方案；根据所述最优派单方案，将若干个所述工单集合派发给对应的员工，每个员工均被分配有与所述最优派单方案对应的工单集合；每个员工根据其工单集合中的工单的排序，依次处理其对应的工单集合中的工单。2.根据权利要求1所述的一种燃气工单的多业务融合派单方法，其特征在于，所述利用改进的遗传算法对所述工单派发数据库进行处理，得到由若干个工单集合构成的最优派单方案，包括：根据预设的编码方式对所述工单派发数据库进行编码；设置种群规模，在约束条件下利用贪心算法初始化种群，生成初始种群，使所述初始种群的个体均位于预设的可行域内；通过适应度函数计算当前种群的个体的适应度值；判断遗传算法的当前进化代数是否满足终止代数；若否，则采用轮盘赌选择法对当前种群进行选择淘汰，并对经过选择淘汰后的种群的个体进行交叉和变异操作，产生新的种群，并返回上一步；若是，则进入下一步；将当前种群中适应度值最高的个体作为最优个体，输出最优个体，并根据矩阵编码的规则对所述最优个体进行解码，输出最优派单方案。3.根据权利要求2所述的一种燃气工单的多业务融合派单方法，其特征在于，所述根据预设的编码方式对所述工单派发数据库进行编码，包括：采用矩阵编码的方式来对所述工单派发数据库进行编码；其中，使用的矩阵表达式如下：X＝(x1，x2，...，x
i
，...，x
n
)
T
；其中，编码矩阵X为一条染色体，其对应于一种派单方案，n为员工的总数；x
i
为派给第i个员工的工单集合，其满足x
i
＝(x
i1
，x
i2
，...，x
ij
)，i＝1，2，...，n，其中，x
i1
，x
i2
，...，x
ij
的排序为工单执行的先后顺序，j为派给第i个员工的工单数量，x
ij
为工单编号；x
ij
∈[1，m]且为自然数，m为当前工单的总数，当x
ij
∈[1，m]时表示第i个员工的第j个接单位置存在有工单编号为x
ij
的工单，当x
ij
＝0时代表第i个员工的第j个接单位置没有工单；其中，对于工单集合中的第一个工单，定义第一个工单的工单行驶时间为从员工的出发位置行驶到该工单的任务地点所需的行驶时间，定义第一个工单的工单行驶距离为员工的出发位置与该工单的任务地点之间的距离；对于工单集合中除了第一个工单以外的其他工单，定义工单的工单行驶时间为从上一
个工单的任务地点行驶到该工单的任务地点所需的行驶时间，定义工单的工单行驶距离为上一个工单的任务地点与该工单的任务地点之间的距离。4.根据权利要求3所述的一种燃气工单的多业务融合派单方法，其特征在于，设置种群规模，在约束条件下利用贪心算法初始化种群，生成初始种群，包括：首先，在[n+m，2(n+m)]的范围内取任意一个整数来作为种群的规模并构造相应的矩阵；然后，构建约束条件，所述约束条件定义为当前工单的工单行驶时间与工单处理时间之和小于或等于被分配到当前工单的员工的工作时间，且，被分配到当前工单的员工的技能标识包含有与当前工单的工单类型标识对应的技能标识；最后，在约束条件下利用贪心算法初始化种群，生成初始种群，所述初始种群的个体为染色体，即派单方案。5.根据权利要求3所述的一种燃气工单的多业务融合派单方法，其特征在于，所述适应度函数的构建步骤具体包括：首先，计算所有派单方案的工单行驶时间之和，进而构建如下所述适应度函数的第一部分：其中，d(i)为第i个员工的工单集合中的所有工单的工单行驶距离之和，其中，为所有员工的历史行驶速度的平均值；然后，根据所述工单行驶时间和所述工单处理时间，计算得到每个员工的工作量，根据每个员工的工作量计算每个员工的工作量差异，进而构建如下所述适应度函数的第二部分：其中，c
i
为第i个员工的工单集合的工单数量，c
k
表示第k个员工的工单集合的工单数量，w
j
是第j个工单的工单处理时间，d(k)为第k个员工的工单集合中的所有工单的工单行驶距离之和；之后，计算所有员工的闲置时间，根据所述闲置时间，构建如下所述适应度函数的第三部分：其中，f
i
为第i个员工的闲置时间，其满足...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伦勇，章海生，王东华，梁健声，曾志坚，夏忠和，林浩通，甘海新，
申请(专利权)人：广东省华智能信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：