[发明专利]基于业务量的排班方案处理方法、装置、设备和介质在审
申请号: | 202111228484.1 | 申请日: | 2021-10-21 |
公开(公告)号: | CN114118691A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 张波;赵宇轲 | 申请(专利权)人: | 上海浦东发展银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/10 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 黄立伟 |
地址: | 200000 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 业务 排班 方案 处理 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种基于业务量的排班方案处理方法,其特征在于,包括:
获取设定时段粒度的第一历史业务量数据;
将所述第一历史业务量数据输入预先训练的业务量预测模型,以预测确定设定时间范围内设定时段粒度的预测业务量;其中,所述业务量预测模型为基于回归树算法的模型,所述第一历史业务量数据的属性包括至少一个时间影响因子和关联时刻影响因子,所述第一历史业务量数据包括实际业务量数据和基于实际业务量数据产生的统计业务量数据;
根据待排班时间范围内各时段的预测业务量、设定服务能力值和目标服务指标值,计算目标排班人力需求方案;
根据已有人力数据和排班硬约束条件,基于运筹优化算法计算候选排班方案;
根据所述候选排班方案和所述目标排班人力需求方案,计算人员与业务的匹配结果,并根据所述匹配结果和目标优化函数迭代调整所述候选排班方案,直至满足目标优化函数的条件,其中,所述目标优化函数中包括排班软约束条件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括所述业务量预测模型的训练过程,所述训练过程包括:
获取设定时段粒度的第二历史业务量数据,从所述第二历史业务量数据中确定历史时刻和对应预测时刻的业务量数据,作为训练样本对;
将所述训练样本对,输入所述业务量预测模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述时间影响因子包括下述至少一个:月份属性、日期属性、工作日属性、节假日属性、星期属性、当月工作日数量属性、账单日属性和短信日属性。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联时刻影响因子的关联时刻包括下述至少一个:预测时刻的前一天的相同时刻、预测时刻的前两天的相同时刻和预测时刻的前三周中设定日期的相同时刻。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于实际业务量数据产生的统计业务量数据包括:基于设定最近时间范围内的实际业务量数据计算的均值,作为所述统计业务量。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,获取设定时段粒度的第一历史业务量数据之后,还包括:
确定所述第一历史业务量数据中的数据缺失时段,并采用最邻近节点算法,根据所述缺失时段的相邻时段的业务量数据,生成缺失时段的业务量数据,且填充至所述第一历史业务量数据的缺失时段中。
7.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述回归树算法为XGBOOST算法。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,将所述第一历史业务量数据输入预先训练的业务量预测模型,以预测确定设定时间范围内设定时段粒度的预测业务量包括:
将所述第一历史业务量数据按照业务岗位进行区分,将至少两个业务岗位的第一历史业务量数据,分别输入预先训练的对应于至少两个业务岗位的业务量预测模型,以预测确定设定时间范围内各业务岗位设定时段粒度的预测业务量。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述目标排班人力需求方案包括各时段和各业务岗位的需求人数。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述已有人力数据包括各单位中人员数量、人员所属单位、人员的业务岗位技能值、人员的经验能力权重值和班次信息。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述排班硬约束条件包括下述至少一项:休息天数、工时约束、连续上班天数、轮换禁止和班次禁止。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述排班软约束条件包括下述至少一项:班次公平性条件、班次舒适度优先顺序和同单位人员班次关系。
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