【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和计算机，尤其涉及一种基于网格化管理的智能分配人员方法及存储介质。
技术介绍
1、目前，随着各种业务的快速增长和人员规模的扩大，如何高效地分配和管理人员成为了一个重要的问题。传统的人员分配方法主要基于手动操作和经验判断，缺乏科学性和准确性，容易导致人员分配不均、资源浪费等问题。因此，开发一种智能分配人员的方法，实现自动化、智能化的人员分配，具有重要的现实意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于网格化管理的智能分配人员方法及存储介质，能够自动调度和分配人员到相应的网格，并实时监测和调整人员分配情况，确保人员分配的准确性和及时性，以解决现有技术中人员分配不均、资源浪费等问题。
2、一方面，本专利技术提供一种基于网格化管理的智能分配人员方法，所述方法包括：
3、将待分配区域划分为若干个网格，采集每个网格的特征信息以及网格任务信息，并进行数据预处理；
4、将待分配人员的工作能力按多维度进行量化，得到人员信息，并进行数据预处理；
5、以最小化总到达时间和成本的加权和为目标函数，以人员的技能和网格任务需求的匹配度，人员的可用性和网格任务的时间要求，网格的资源限制和优先级作为约束条件，构建任务调度及分配模型；
6、基于网格的特征信息、网格任务信息以及人员信息，利用构建的任务调度及分配模型确定人员分配方案，进行人员分配。
7、进一步地，每个网格的特征信息包括网格的地理位置、优先级、资源需求，网格任
8、进一步地，所述数据预处理包括数据清洗、特征工程以及数据标准化。
9、进一步地，所述以最小化总到达时间和成本的加权和为目标函数具体包括：
10、定义n个人员和m个任务，每个人员有一个平衡过程时间ti(i＝1,2,...,n)，每个任务有一个任务难度dj(j＝1,2,...,m)；
11、定义一个n×m的矩阵c，其中cij表示第i个人员完成第j个任务的成本，是人员的平衡过程时间和任务难度的加权和,表示为：
12、cij＝α×ti+β×dj
13、其中，α和β是权重系数，用于表示平衡过程时间和任务难度对总成本的影响；
14、定义xij为一个二进制变量，表示是否将第i个人员分配给第j个任务，xij＝1表示分配，xij＝0表示不分配，则总成本表示为：
15、total_cost＝∑i＝1n∑j＝1m cij×xij
16、所述总成本即表示最小化总到达时间和成本的加权和。
17、进一步地，所述人员的技能和网格任务需求的匹配度，包括：
18、每个人员最多只能分配给一个任务，即∑j＝1m xij≤1，对于所有的i；
19、每个任务必须被分配给一个人员，即∑i＝1n xij＝1，对于所有的j；
20、xij只能是0或1，表示是否分配。
21、进一步地，所述构建任务调度及分配模型，包括：
22、所述任务调度及分配模型包括任务调度模型和任务分配模型；
23、基于卷积神经网络，构建所述任务调度模型，用于进行任务分类和调度；
24、基于全连接神经网络，构建所述任务分配模型，用于进行任务分配。
25、进一步地，所述基于卷积神经网络，构建所述任务调度模型，用于进行任务分类和调度，具体包括：
26、数据准备，构建训练集和测试集；
27、构建卷积层，用于提取任务特征，并存入自建任务特征库；
28、构建池化层，用于降低任务特征的维度，从而减少计算量和参数数量；
29、构建全连接层，在任务调度中，用于对任务进行分类；
30、训练模型，使用准备好的训练集训练cnn模型，调整模型参数，使得cnn模型符合任务分类和调度需求；
31、模型评估，使用测试集评估cnn模型的性能，重新训练模型或者调整模型参数；
32、模型应用，将训练好的cnn模型应用到实际的任务调度中，根据任务特征，以及模型输出结果，进行任务分级。
33、进一步地，所述基于全连接神经网络，构建所述任务分配模型，用于进行任务分配，具体包括：
34、收集人员信息，收集待分配任务人员的信息，包括人员的技能、经验、工作效率；
35、结合任务特征数据，从自建任务特征库取出查询出当前所有待分配任务的信息；
36、构建全连接神经网络模型，使用全连接神经网络构建任务分配模型，将查询出的当前所有待分配任务的信息作为输入，通过训练得到每个人员的任务分配结果；
37、训练模型，使用历史任务分配数据或者其他相关数据，训练全连接神经网络模型，通过不断调整模型参数，使得模型能够更好地预测任务分配结果；
38、使用模型进行任务分配，将待分配任务的人员信息输入到训练好的全连接神经网络模型中，得到每个人员的任务分配结果。
39、进一步地，所述训练模型，具体包括：
40、初始化：基于约束条件，根据模型求解的性质和规模，随机生成或根据历史数据生成初始解；
41、评估：使用目标函数评估初始解的优劣，对于每个初始解，计算其目标函数值，并根据约束条件判断其可行性；
42、优化：根据优化算法调整解，以改进目标函数的值；
43、迭代：重复评估和优化步骤，直到满足停止条件或达到最大迭代次数；
44、输出:输出模型的最优解。
45、另一方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现上述的一种基于网格化管理的智能分配人员方法。
46、本专利技术提供的基于网格化管理的智能分配人员方法，相比于现有技术，具有如下优点：
47、(1)高效性：基于网格化管理的智能分配人员方法可以通过计算机或人工智能算法自动化地执行人员分配操作，大大提高了人员分配的效率，减少了人工干预和错误的可能性。
48、(2)灵活性：该方法能够根据每个网格内的资源需求和人员信息制定相应的调度和分配策略，并根据实际情况进行灵活调整，具有很高的灵活性。
49、(3)优化资源配置：通过该方法可以更加精细地管理每个网格内的人员和资源需求，优化资源配置，避免资源浪费。
50、(4)提高决策支持：该方法能够实时监测和调整人员分配情况，为管理层提供及时的决策支持，帮助做出更加科学、合理的决策。
51、(5)降低人力成本：通过自动化地调度和分配人员，可以降低人力成本，减少人力浪费。
52、(6)提高服务质量：通过该方法可以更加准确地预测和满足客户需求，提高服务质量，增强客户满意度。
53、(7)增强安全性：通过实时监本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，每个网格的特征信息包括网格的地理位置、优先级、资源需求，网格任务信息包括任务的类型、难度、位置，人员信息包括人员的技能、经验、可用性。
3.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述数据预处理包括数据清洗、特征工程以及数据标准化。
4.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述以最小化总到达时间和成本的加权和为目标函数，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述人员的技能和网格任务需求的匹配度，包括：
6.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述构建任务调度及分配模型，包括：
7.根据权利要求6所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络，构建所述任务调度模型，用于进行任务分类和调度，具体包括：
8.根据权利要求
9.根据权利要求7或8所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述训练模型，具体包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现上述权利要求1-9中任一项所述的一种基于网格化管理的智能分配人员方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，每个网格的特征信息包括网格的地理位置、优先级、资源需求，网格任务信息包括任务的类型、难度、位置，人员信息包括人员的技能、经验、可用性。
3.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述数据预处理包括数据清洗、特征工程以及数据标准化。
4.根据权利要求1所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述以最小化总到达时间和成本的加权和为目标函数，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于网格化管理的智能分配人员方法，其特征在于，所述人员的技能和网格任务需求的匹配度，包括：
6.根据权利要求1所述的基于网格...
【专利技术属性】
技术研发人员：李兵，王正勇，安凤琴，
申请(专利权)人：上海熙力电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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