[发明专利]资源配置的方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种资源配置的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史时间段内的骑手样本数据，所述骑手样本数据包括多个目标骑手中每个所述目标骑手的激励策略特征和骑手运单信息；

通过至少一种预设特征调整策略，分别调整所述骑手样本数据中的激励策略特征，得到每种所述预设特征调整策略对应的目标样本数据；

根据得到的至少一个所述目标样本数据，确定目标激励配置策略，所述目标激励配置策略用于为所述多个目标骑手配置激励资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激励策略特征包括：多个运单量阈值和每个所述运单量阈值对应的激励资源；所述预设特征调整策略包括以下多种特征调整方式中的至少一种：

从所述骑手样本数据中确定预设数量的待调整样本数据；获取每个待调整样本数据对应的目标骑手在所述历史时间段内每天的平均运单完成量及每天运单完成量的方差，将所述平均运单完成量与所述方差的和值作为该待调整样本数据中激励策略特征的最低运单量阈值；获取所述待调整样本数据对应的目标骑手在所述历史时间段内的最大运单完成量，并将所述最大运单完成量增加第一预设范围的随机数后作为该待调整样本数据中激励策略特征的次低运单量阈值；

从所述骑手样本数据中确定预设数量的待调整样本数据，获取每个待调整样本数据对应的目标骑手在所述历史时间段内每天的平均运单完成量，将所述平均运单完成量作为该待调整样本数据中激励策略特征的最低运单量阈值，并将所述最低运单量阈值增加第二预设范围的随机数后作为该待调整样本数据中激励策略特征的次低运单量阈值；

获取所述骑手样本数据中预设数量的待调整样本数据，将所述待调整样本数据中目标运单量阈值减少第三预设范围的随机数，并获取所述待调整样本数据中所述目标运单量阈值与除所述目标运单量阈值外的其他运单量阈值的第一差值，根据所述第一差值调整所述其他运单量阈值；

获取所述骑手样本数据中预设数量的待调整样本数据，将所述待调整样本数据中每个运单量阈值对应的激励资源提高预设百分比；

随机调整所述骑手样本数据中的任一运单量阈值和任一激励资源。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的至少一个所述目标样本数据，确定目标激励配置策略包括：

针对每种所述预设特征调整策略对应的目标样本数据，根据该目标样本数据确定该目标样本数据对应的第一运单完成总量和第二运单完成总量，并获取该目标样本数据对应的激励资源总量，根据所述第一运单完成总量，第二运单完成总量和所述激励资源总量，确定该目标样本数据对应的整体收益率；

将整体收益率最高的目标样本数据对应的激励配置策略，作为所述目标激励配置策略。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述骑手运单信息包括：骑手身份特征，运单量特征，以及每个运单对应的运单环境特征，所述根据该目标样本数据确定该目标样本数据对应的第一运单完成总量和第二运单完成总量包括：

将该目标样本数据中每个所述目标骑手的所述激励策略特征，所述骑手身份特征，所述运单量特征，以及所述运单环境特征作为预先训练的运单完成量预测模型的输入，得到每个所述目标骑手对应的第一运单完成量，获取该目标样本数据中所有目标骑手的所述第一运单完成量的第一和值，将所述第一和值确定为所述第一运单完成总量；

将该目标样本数据中每个所述目标骑手的所述骑手身份特征，所述运单量特征，以及所述运单环境特征作为所述运单完成量预测模型的输入，得到每个所述目标骑手对应的第二运单完成量，获取该目标样本数据中所有目标骑手的所述第二运单完成量的第二和值，将所述第二和值确定为所述第二运单完成总量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述运单完成量预测模型通过以下方式训练得到：

将所述骑手样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到所述运单完成量预测模型。