【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种任务分配方法和装置。
技术介绍
1、随着计算机技术的快速发展，软件的规模也逐渐变得庞大，研发人员无法面对应用研发的庞大工作量(任务量)，于是便出现了精细化分工，以减少人力和时间成本。精细化分工经历了多个阶段，如：“瀑布模型”阶段、“敏捷开发”阶段以及传统的“devops模式”阶段(devops是一个完整的面向it运维的工作流，以it自动化、持续集成(ci)、持续部署(cd)为基础，来优化程式开发、测试、系统运维等所有环节)。
2、现有技术无法准确地为以上阶段中的业务指标数据分配合理的任务量，从而导致人力和时间成本的浪费，进而导致“瀑布模型”阶段、“敏捷开发”阶段以及“devops模式”阶段的开发效率低等问题。
3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供了一种任务分配方法和装置，以解决现有技术无法准确地为不同业务指标数据分配不同的任务量，从而导致任务分配不均的问题。
2、第一方面，本说明书实施例提供了一种任务分配方法，该方法包括：
3、获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵；
4、根据多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，确定优化矩阵的目标权重向量；
5、根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果；
6、根据多个业务指标数据的评分结果，为多个业务指标数据分配不同的任务量。
7、在一个实施例中，所
8、获取多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据；
9、根据多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据，对多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵进行优化，得到多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵。
10、在一个实施例中，所述根据多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据，对多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵进行优化，得到优化矩阵，包括：
11、将所述多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据输入至预设的优化模型中，对多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵进行优化，得到多个业务指标数据的优化矩阵；其中，所述预设的优化模型根据多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据样本建立。
12、在一个实施例中，所述确定优化矩阵的目标权重向量，包括：
13、利用预设的多个权重计算方法，依次确定优化矩阵的权重向量；
14、对优化矩阵的权重向量进行归一化处理；
15、比对归一化处理结果，从归一化处理结果中选出优化矩阵的目标权重向量。
16、在一个实施例中，所述根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果，包括：
17、根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的指标向量；
18、根据多个业务指标数据的指标向量，确定多个业务指标数据的评分结果。
19、在一个实施例中，所述方法还包括：
20、建立多个业务指标数据的因素集和评语集；
21、根据因素集和评语集，构造多个业务指标数据的模糊关系矩阵；
22、相应地，所述根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的指标向量，包括：
23、根据多个业务指标数据的模糊关系矩阵和优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的指标向量；
24、相应地，所述根据多个业务指标数据的指标向量，确定多个业务指标数据的评分结果，包括：
25、根据多个业务指标数据的指标向量和评语集，确定多个业务指标数据的评分结果。
26、在一个实施例中，所述根据多个业务指标数据的评分结果，为多个业务指标数据分配不同的任务量，包括：
27、从多个业务指标数据的评分结果中，确定评分结果大于评分阈值时对应的第一业务指标数据，为第一业务指标数据分配第一任务量；
28、从多个业务指标数据的评分结果中，确定评分结果小于评分阈值时对应的第二业务指标数据，为第二业务指标数据分配第二任务量；其中，所述第一任务量大于所述第二任务量。
29、第二方面，本说明书实施例还提供了一种任务分配装置，该装置包括：
30、获取模块，用于获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵；
31、权重确定模块，用于根据多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，确定优化矩阵的目标权重向量；
32、评分模块，用于根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果；
33、分配模块，用于根据多个业务指标数据的评分结果，为多个业务指标数据分配不同的任务量。
34、第三方面，本说明书实施例还提供了一种任务分配设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例中的任务分配方法。
35、第四方面，本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任务分配方法。
36、本说明书实施例提供了一种任务分配方法和装置，首先，获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵。其次，根据多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，确定优化矩阵的目标权重向量。然后，根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果。最后，根据多个业务指标数据的评分结果，为多个业务指标数据分配不同的任务量。本说明书实施例中通过获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，可以为准确地确定出优化矩阵的目标权重向量提供数据基础。通过优化矩阵的目标权重向量，可以准确地确定出多个业务指标数据的评分结果。从而可以根据多个业务指标数据的评分结果，有针对性地为不同业务指标数据分配不同的任务量，避免任务分配不均的问题。
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1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据，对多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵进行优化，得到优化矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，确定优化矩阵的目标权重向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务指标数据的评分结果，为多个业务指标数据分配不同的任务量，包括：
8.一种任务分配装置，其特征在于，包括：
9.一种任务分配设备，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至7任
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵和历史分配数据，对多个业务指标数据所需任务量的判断矩阵进行优化，得到优化矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务指标数据所需任务量的优化矩阵，确定优化矩阵的目标权重向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据优化矩阵的目标权重向量，确定多个业务指标数据的评分结果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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