[發明專利]排班方法、裝置、系統與計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210934950.6
• 申請日: 2022-08-03
• 公開（公告）號: CN115358550A
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 姚文熙;于佳瑋;李金龍
• 申請（專利權）人: 招商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/2455;G06F16/21
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 梁爽

1.一種排班方法，其特征在于，所述排班方法包括如下步驟：

獲取歷史業務數據，根據所述歷史業務數據確定預測數據集，并將所述預測數據集輸入預先創建的預測模型，得到業務量預測結果；

獲取業務實體屬性值和約束條件，并根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果。

2.如權利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述根據所述歷史業務數據確定預測數據集，并將所述預測數據集輸入預先創建的預測模型，得到業務量預測結果的步驟之前，包括：

根據所述歷史業務數據確定訓練數據集和驗證數據集，并根據所述訓練數據集進行模型訓練，得到初始模型；

根據所述驗證數據集對所述初始模型進行驗證，得到驗證結果，若所述驗證結果滿足第一預設條件，則將所述初始模型作為預測模型。

3.如權利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述獲取業務實體屬性值和約束條件，并根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果的步驟包括：

獲取當前業務數據，通過業務引擎根據所述當前業務數據確定業務實體屬性值；

獲取當前排班規則，通過規則引擎根據所述當前排班規則確定約束條件；

通過算法引擎和所述規則引擎根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果。

4.如權利要求3中所述的排班方法，其特征在于，所述通過算法引擎和所述規則引擎根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果的步驟包括：

通過算法引擎根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果計算出第一預排班結果集合，并通過所述算法引擎根據預設搜索動作，在所述第一預排班結果集合中確定第二預排班結果集合；

將所述第二預排班結果集合輸入所述規則引擎，通過所述規則引擎根據所述約束條件對所述第二預排班結果集合進行評分，得到評分結果集合；

若所述評分結果集合滿足第二預設條件，則在所述第二預排班結果集合中選擇評分結果最優的第二預排班結果作為目標排班結果；

若所述評分結果集合不滿足第二預設條件，則重復執行步驟：通過所述算法引擎根據預設搜索動作，在所述第一預排班結果集合中確定第二預排班結果集合。

5.如權利要求4所述的排班方法，其特征在于，所述通過所述算法引擎根據預設搜索動作，在所述第一預排班結果集合中確定第二預排班結果集合的步驟包括：

通過所述算法引擎在所述第一預排班結果集合中搜索出預設數量的第一預排班結果，并通過所述算法引擎根據預設搜索動作，對預設數量的第一預排班結果中的每個第一預排班結果進行崗位隨機變換和/或員工隨機交換，以得到第二預排班結果集合。

6.如權利要求1所述的排班方法，其特征在于，所述獲取業務實體屬性值和約束條件，并根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果的步驟之后，包括：

根據預設周期，獲取當前任務量數據，并根據所述當前任務量數據、所述業務實體屬性值和所述業務量預測結果對所述目標排班結果進行調整；

根據調整后的目標排班結果進行排班。

7.如權利要求6所述的排班方法，其特征在于，所述根據所述當前任務量數據、所述業務實體屬性值和所述業務量預測結果對所述目標排班結果進行調整的步驟包括：

根據所述當前任務量數據、所述業務實體屬性值和所述業務量預測結果，計算出分流閾值；

根據所述當前任務量數據和所述業務實體屬性值計算出壓力指數，并根據所述分流閾值和所述壓力指數對所述目標排班結果進行調整。

8.一種排班裝置，其特征在于，所述排班裝置包括：

獲取模塊，用于獲取歷史業務數據，根據所述歷史業務數據確定預測數據集，并將所述預測數據集輸入預先創建的預測模型，得到業務量預測結果；

確定模塊，用于獲取業務實體屬性值和約束條件，并根據所述業務實體屬性值、所述約束條件和所述業務量預測結果確定目標排班結果。