[发明专利]派单匹配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种派单匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

根据待匹配订单对应任务的难度信息及至少一个任务执行对象的执行能力信息，分别计算每个所述任务执行对象执行的所述待匹配订单对应任务的成功概率；

根据至少一个所述成功概率，从至少一个所述任务执行对象中确定目标对象；

将所述待匹配订单对应的任务分配至所述目标对象。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待匹配订单对应任务的难度信息及至少一个任务执行对象的执行能力信息，分别计算每个所述任务执行对象执行的所述待匹配订单对应任务的成功概率，包括：

根据所述难度信息和至少一个所述任务执行对象的执行能力，分别计算所述待匹配订单相对于每个所述任务执行对象的相对难度信息；

根据所述相对难度信息，确定所述成功概率。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据待匹配订单对应任务的难度信息及至少一个任务执行对象的执行能力信息，分别计算每个所述任务执行对象执行的所述待匹配订单对应任务的成功概率之前，所述方法还包括：

根据所述待匹配订单对应任务的难度信息，采用预先训练的第一生成模型，确定至少一个所述任务执行对象的执行能力信息；

其中，所述第一生成模型为采用多个第一随机数据集进行训练得到的模型，每个所述第一随机数据集包括：一个随机任务执行对象，执行至少一个随机任务的执行结果，所述随机任务执行对象具有随机的任务执行能力，每个所述随机任务具有一个随机任务难度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待匹配订单对应任务的难度信息，采用预先训练的第一生成模型，确定至少一个所述任务执行对象的执行能力信息之前，所述方法还包括：

根据预设的平均执行能力信息，采用正则化约束算法，对所述第一生成模型的最大似然函数进行处理，使得所述最大似然函数收敛，以对所述第一生成模型进行优化。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据待匹配订单对应任务的难度信息及至少一个任务执行对象的执行能力信息，分别计算每个所述任务执行对象执行的所述待匹配订单对应任务的成功概率之前，所述方法还包括：

根据至少一个所述任务执行对象的执行能力信息，采用预先训练的第二生成模型，确定所述难度信息；

其中，所述第二生成模型为采用多个第二随机数据集进行训练得到的模型，每个所述第二随机数据集包括：至少一个随机任务执行对象执行一个随机任务的执行结果，每个所述随机任务执行对象具有一个随机的任务执行能力，所述随机任务具有一个随机任务难度。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述任务执行对象的执行能力信息，采用预先训练的第二生成模型，确定所述难度信息之前，所述方法还包括：

根据预设的平均任务难度信息，采用正则化约束算法，对所述第二生成模型的最大似然函数进行处理，使得所述最大似然函数收敛，以对所述第二生成模型进行优化。

7.一种派单匹配装置，其特征在于，所述装置包括：计算模块、确定模块和分配模块，其中：

所述计算模块，用于根据待匹配订单对应任务的难度信息及至少一个任务执行对象的执行能力信息，分别计算每个所述任务执行对象执行的所述待匹配订单对应任务的成功概率；

所述确定模块，用于根据至少一个所述成功概率，从至少一个所述任务执行对象中确定目标对象；

所述分配模块，用于将所述待匹配订单对应的任务分配至所述目标对象。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于根据所述难度信息和至少一个所述任务执行对象的执行能力，分别计算所述待匹配订单相对于每个所述任务执行对象的相对难度信息；

所述确定模块，还用于根据所述相对难度信息，确定所述成功概率。