[发明专利]资源配置的方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种资源配置的方法、装置、存储介质及电子设备，该方法通过获取历史时间段内的骑手样本数据，该骑手样本数据包括多个目标骑手中每个该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，分别调整该骑手样本数据中的激励策略特征，得到每种该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该目标样本数据，确定目标激励配置策略，该目标激励配置策略用于为该多个目标骑手配置激励资源。这样，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，能够提高资源配置效率，由于会从至少一个所述目标样本数据中筛选出最优的目标激励配置策略，因此也能够更合理地配置资源。

技术领域

本公开涉及软件技术领域，具体地，涉及一种资源配置的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

通常在一个配送区域内存在骑手运力无法满足运单配送需求时，需要在该配送区域内圈定一批近日出勤率较高，有单时长较长的目标骑手，针对这些目标骑手，可以根据目标骑手的运单量向这些目标骑手分配相应的激励资源，以激励这些目标骑手配送更多的运单，进而改善该配送区域内骑手运力不足的现象，促使配送平台中该配送区域内的运单配送供需平衡。

一般激励资源分配的形式为针对圈定的目标骑手设置阶梯式的激励方案，目前在进行激励方案配置时，每个目标骑手配置的激励方案均需由人工根据历史的激励资源分配经验推算确定，这样，由人工推算确定激励方案，效率较低，并且由于人工推算得到的激励方案主观性较强，考虑的随机因素较少，从而容易造成配置的激励资源不合理。

发明内容

本公开的目的是提供一种资源配置的方法、装置、存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，在本公开的第一方面提供一种资源配置的方法，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。

可选地，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。