【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电商物流，具体涉及一种作业任务单分配方法。
技术介绍
1、电商物流仓内作业效率是电商物流供应链的重要一环，其中仓内拣货作业效率占整个仓内作业成本50％以上，通过科学的方法去解决提升仓内作业效率的相关技术和系统具有理论和实际意义。
2、现有技术中，物流运输任务单的分配方法通常针对agv等无人设备。但世纪物流运输中还需要大量的人工分拣，典型的中小件标准仓库内单个逻辑区面积超过3000㎡，储位数量上万个，每日需要拣货的订单数量较多，因此需要多名分拣员共同完成拣货工作。拣货员需要从起始储位历经众多个储位完成拣货任务，如何进行仓内人员的任务分配对提高仓内作业效率具有指导意义。
3、已有的针对人员的任务单分配方法如下：
4、申请号为cn202111590691.1的专利公开了一种任务分配方法和装置。确定配送员列表中每个配送员的当前待配送任务，以筛选出当前待配送任务量最小的第一配送员；模拟计算第一配送员对当前待配送任务和目标任务的配送总时长，与当前时间点累加，得到第一配送员接单后的完成时间点；若完成时间点未超出第一配送员的预设结束时间点，则将目标任务分配给第一配送员，否则继续遍历配送员列表中当前待配送任务量排序第二的第二配送员，重复上述操作，直至查找到目标配送员为止，将目标任务分配给目标配送员。该实施方式通过算法规划派送任务，合理分配给配送员，避免配送员任务过于集中，优先保证配送时效。
5、申请号为cn201611129049.2的专利一种拣货任务分配方法、装置及系统。阿里巴巴提出
6、上述公开的专利中缺少对人员的分类，往往默认拣货员拥有同样的拣货速度、熟练度和工作环境，与实际情况不符，分配结果缺乏对个人行为能力的评价。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种考虑行为的作业任务单分配方法，通过对人员操作行为数据聚类分析对人员分类，同时结合单件拣货时间估算方法进行拣货任务时长估算，采用多阶段任务分配模型和紧急策略进行作业任务单分配，实现了在任务单紧急或非紧急情况下，综合考虑人员行为习惯和任务时长估算进行任务单分配。
2、为实现上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种考虑行为的作业任务单分配方法，包括：
4、步骤100：收集作业人员历史行为数据；
5、步骤200：使用所述历史行为数据，定义作业人员操作行为指标；
6、步骤300：根据所述操作行为指标，通过聚类算法对作业人员进行聚类分析，更新人员分类表；
7、步骤400：通过机器学习算法对高维度员工行为数据进行深度的学习，估算单件任务时长，所述高维度员工行为数据包括人员分类表和历史行为数据；
8、步骤500：根据任务的紧急度、所述聚类分析的结果和单件任务估算的时长，进行多策略任务分配，形成分配列表。
9、进一步的：所述操作行为指标包括件维度拣货效率和位维度拣货效率；
10、定义件维度拣货效率的方法包括：
11、结合实际仓储中单品单间多位的拣货行为数据，通过拣货员日期范围内的拣货行为数据聚合得到日件拣选件效率均值和日件拣选效率中位数，选择日件拣选效率均值或日件拣选效率中位数定义为件维度拣货效率，其中：
12、日件拣选效率均值为：
13、
14、上式中，avg_cout_day(xi)表示拣货员i日件均拣选效率；di表示第i个拣货员劳动的天数；coutij表示拣货员i在第j天的件均拣选效率；xi表示第i个拣货员被选中与否，选中表示为1，未选中表示为0；
15、日件拣选效率中位数为：
16、当ni为奇数时，
17、当ni为偶数时，
18、上式中，med_cout(xi)表示拣货员i件日均拣货效率的中位数；xi表示第i个拣货员被选中与否，选中表示为1，未选中表示为0；ni表示第i个拣货员在di天内的拣货任务总数；表示拣货员i的第个任务的拣货件数；表示拣货员i的第个任务的拣货件数；表示拣货员i的第个任务的拣货件数；
19、定义位维度拣货效率的方法包括：
20、结合实际仓储中单品单件独立储位的拣货行为数据进行拣选作业行为聚合，得到日位拣选效率均值和日位拣选效率的中位数，选择日位拣选件效率均值或日位拣选效率中位数定义为件维度拣货效率，其中：
21、日位拣选件效率均值为：
22、
23、上式中，avg_loc_day(xi)表示拣货员i日位均拣选效率；di表示第i个拣货员劳动的天数；locij表示拣货员i在第j天的位均拣选效率；xi表示第i个拣货员被选中与否，选中表示为1，未选中表示为0；
24、日位拣选效率中位数为：
25、当ni为奇数时，
26、当ni为偶数时，
27、上式中，med_loc(xi)表示拣货员i位日均拣货效率的中位数；xi表示第i个拣货员被选中与否，选中表示为1，未选中表示为0；ni表示第i个拣货员在di天内的拣货任务总数；表示拣货员i的第个任务的拣货位数；表示拣货员i的第个任务的拣货位数；表示拣货员i的第个任务的拣货位数。
28、更进一步的：所述聚类分析的方法具体包括以下步骤：
29、步骤s301、通过下式对第一操作行为指标组内数据进行处理：
30、
31、上式中，表示xi处理后的日件均拣选效率或日位均拣选效率，u表示xi的均值，δ表示xi的标准差；
32、步骤s302、根据处理后的日件拣选件效率均值数据，采用多种聚类算法分别进行聚类分析，每个聚类算法分别得出3簇或4簇两个聚类结果；
33、步骤s303、采用与周期内绩效排名指标进行校验的方法或根据实际绩效标准线性相关性的方法，得出日件拣选件效率均值下不同聚类算法的汉明距离或相关性大小；
34、步骤s304、依次将日件拣选效率中位数、日位拣选效率均值、日位拣选效率中位数为替换s301步骤中的日件拣选件效率均值，然后依次进行s301-s303步骤，得出多个聚类算法对四组数据的全部聚类结果，以及每个聚类结果的汉明距离或相关性大小，选取汉明距离最小或相关性最大的为最终的聚类算法，以及选取汉明距离最小或相关性最大所对应的聚类结果为最终的评价结果，输出该聚类算法的聚类结果topk排名。
35、进一步的：估算单件任务时长的方法具体包括以下步骤：...
【技术保护点】
1.一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤S200中的操作行为指标包括件维度拣货效率和位维度拣货效率；
3.根据权利要求2所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤S300具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤S400中，估算单件任务时长的方法具体包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：步骤S500中，所述多策略任务分配方法具体包括以下内容：
7.根据权利要求1所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：在步骤S500形成分配列表之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：在步骤S601作业人员领取任务之后，所述方法还包括：
9.根据权
10.根据权利要求9所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：在更新人员分类表之后，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤s200中的操作行为指标包括件维度拣货效率和位维度拣货效率；
3.根据权利要求2所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤s300具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种考虑行为的作业任务单分配方法，其特征在于：所述步骤s400中，估算单件任务时长的方法具体包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的一种考虑行为的作业任务单分配方...
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