【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是指一种基于大数据的智能业务资源调度方法及系统。
技术介绍
1、现有资源调度方法独立处理设备层（如分拣设备负载）、业务层（如订单队列）及物流层（如车辆轨迹）数据，导致各层级数据孤立且时序不同步。例如，设备层传感器采集的实时负载数据无法动态映射至业务层任务分配策略，而物流层车辆运输延迟难以及时反馈至分拣任务迁移决策，造成资源调度决策滞后与偏差。
2、依赖固定阈值或历史经验执行调度（如按每日固定时段发车、按仓库历史效率平均分配任务），无法应对实时变化的业务场景。
3、例如，当突发订单导致某仓库任务积压时，静态规则难以及时触发跨仓库任务迁移；当路网出现临时拥堵时，车辆调度仍按原路线执行，最终造成任务处理周期延长、资源利用率低下。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于大数据的智能业务资源调度方法及系统，实现了资源缺口的动态精准诊断。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面，一...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，通过分布式数据采集节点实时捕获设备层传感器数据、业务层订单数据及物流层车辆轨迹数据，采用动态时间窗口划分算法对异构数据流进行时序对齐处理，生成具有统一时间戳的三元状态向量矩阵，所述矩阵的行维度表征采集时间序列，列维度分别对应设备层运行参数、业务层任务队列状态及物流层运输节点坐标，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，将设备层运行参数向量输入至业务层任务队列动态评估模块...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，通过分布式数据采集节点实时捕获设备层传感器数据、业务层订单数据及物流层车辆轨迹数据，采用动态时间窗口划分算法对异构数据流进行时序对齐处理，生成具有统一时间戳的三元状态向量矩阵，所述矩阵的行维度表征采集时间序列，列维度分别对应设备层运行参数、业务层任务队列状态及物流层运输节点坐标，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，将设备层运行参数向量输入至业务层任务队列动态评估模块，结合实时订单数据的任务队列长度、订单紧急级别和设备实时负载率，生成业务层任务队列状态向量，所述状态向量包含任务积压量、优先级加权系数和设备负载匹配度指标，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能业务资源调度方法，其特征在于，基于三元状态向量矩阵，从当前时间窗口内的状态向量中提取设备层实时负载率、业务层任务积压量、物流层车辆到达时间偏差三个指标，通过极差归一化算法将三个指标映射至三维欧氏空间形成动态状态点；连接连续三个时间窗口的状态点构建动态三角形，通过计算三角形重心的坐标偏移量及偏移方向角，判定当前资源缺口的主导因素类型，并根据重心偏移幅度...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢祥斌，卓锐，
申请(专利权)人：广州市一盯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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