一种任务分配的量化评估方法和装置与流程

本发明涉及任务优化和人力资源领域，具体涉及到一种任务分配的量化评估方法和装置。

背景技术：

1、随着科技的发展，劳动岗位日趋多元化，同时任职者的岗位技能、任职经历、能力素质等的相关人力资源数据也日趋多元化。每一个工作岗位对任职者的素质、能力、经验等都有不同方面的要求。只有当任职者具备多于这些要求的素质，才能更好的胜任这项工作，从而实现单位与任职者的双赢。对于现有的任职者与岗位的匹配，需要根据任职者曾经工作的岗位与待匹配的岗位的相似程度来进行匹配，存在很大的主观性，并不能达到任职者与岗位的最佳匹配，从而降低单位的经营能力。因此，如何对任务岗位分配进行快速量化准确的评估，对于实现最优岗位匹配，具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明主要解决如何对任务岗位分配进行快速量化准确的评估，实现最优岗位匹配的问题，本发明公开了一种任务分配的量化评估方法和装置

2、本技术实施例第一方面，公开了一种任务分配的量化评估方法，包括：

3、s1，获取任务需求信息和任务分配信息；所述任务需求信息，包括任务需求矩阵；所述任务分配信息，包括任务分配的任务完成性能矩阵和任务实现次序序列；所述任务完成性能矩阵的行向量，为对一个任务完成后的各个性能指标的评估值；所述任务实现次序序列，用于表示各个待分配任务的实现的先后顺序；

4、s2，对任务需求信息和任务分配信息进行预处理，得到待评估信息集合；

5、s3，对所述待评估信息集合进行量化评估处理，得到任务分配的量化评估结果；所述任务分配的量化评估结果，用于表示任务分配后任职者与岗位的匹配程度。

6、所述对任务需求信息和任务分配信息进行预处理，得到待评估信息集合，包括：

7、s21，对所述任务需求信息和任务分配信息，分别进行野值剔除和归一化处理，得到归一化信息集合；所述归一化信息集合，包括进行野值剔除和归一化处理后的任务需求信息和任务分配信息；

8、s22，对所述归一化信息集合进行类别判别处理，得到第一信息集合；

9、s23，对所述第一信息集合进行边界检查处理，得到待评估信息集合。

10、所述对所述第一信息集合进行边界检查处理，得到待评估信息集合，包括：

11、s231，对所述第一信息集合的每个数据属性，预设对应的取值范围；所述取值范围，包括取值范围上界值和取值范围下界值；

12、s232，对所述第一信息集合的每个数据属性的每个数据，根据该数据属性的取值范围，判别所述数据的取值是否在所述取值范围内；当在所述取值范围内时，不对所述数据进行处理；当不在所述取值范围内时，设定所述数据的取值为与其最接近的所述取值范围的取值范围上界值或取值范围下界值；

13、s233，对所有数据属性的数据完成s232后，得到待评估信息集合。

14、所述对所述待评估信息集合进行量化评估处理，得到任务分配的量化评估结果，包括:

15、s31，对所述待评估信息集合中的任务分配信息中的任务实现次序序列与任务需求信息进行实现顺序评估处理，得到第一评估结果；所述任务需求信息，包括每个任务的优先级、任务类型值及业务量需求值；

16、s32，对所述待评估信息集合中的任务分配信息中的任务完成性能矩阵进行性能评估处理，得到第二评估结果；

17、s33，对所述第一评估结果和第二评估结果进行加权求和处理，得到任务分配的量化评估结果。

18、所述对所述待评估信息集合中的任务分配信息中的任务实现次序序列与任务需求信息进行实现顺序评估处理，得到第一评估结果，包括：

19、s311，获取任务需求信息中n个任务的优先级、任务类型值及业务量需求值信息；对于第i个任务的任务需求信息，表示为优先级pi、任务类型值ti及业务量需求值bi；

20、s312，对每个任务的优先级取值进行归一化处理；对于优先级pi，其归一化后的优先级记为ρi＝pi/(pmax-pmin)，其中pmax和pmin分别表示优先级取值范围的上下限；

21、s313，将所有任务的任务类型分为nt类，每个任务类型具有对应的任务类型系数，第nt个任务类型的任务类型系数记为其中，nt＝1,2,...,nt，根据第i个任务的任务类型值ti，从nt个任务类型中选择出其匹配的任务类型系数τi；

22、s314，将任务的业务量需求值由高至低分为nb个档次，每个档次对应相应的业务量需求值系数，第nb个档次的业务量需求值系数记为其中nb＝1,2,...,nb，根据第i个任务的业务量需求值bi，确定该业务量需求值对应的档次，为业务量需求值系数ωi；

23、s315，对每个任务，计算得到其迫切度值；所述迫切度值的计算表达式为：

24、ηi＝w1ρi+w2τi+w3ωi，

25、其中，w1、w2、w3分别为优先级、任务类型及业务量需求值的权重，ηi为第i个任务的迫切度值；

26、s316，对所有任务的序号按照迫切度值由低至高进行排序，得到迫切度排序向量；

27、s317，对所述迫切度排序向量和任务实现次序序列进行相关计算处理，得到第一评估结果。

28、所述对所述待评估信息集合中的任务分配信息中的任务完成性能矩阵进行性能评估处理，得到第二评估结果，包括：

29、s321，对所述任务完成性能矩阵中的每个行向量，分别进行时频变换处理，得到对应的谱序列；利用所有的谱序列，构建得到谱序列集合；所述谱序列集合，包括若干个谱序列；所述谱序列集合，其表达式为[e1,e2,…,en]，其中，ei表示第i个谱序列；

30、s322，对所述谱序列集合进行第一融合处理，得到第一融合信号；

31、s323，对所述第一融合信号进行逆时频变换处理，得到评估序列；

32、s324，对所述评估序列进行求均值处理，得到第二评估结果。

33、所述对所述谱序列集合进行第一融合处理，得到第一融合信号，包括：

34、s3221，对所述谱序列集合中的谱序列进行相关计算，得到所述谱序列集合的互相关矩阵r；ri,j表示互相关矩阵r的第i行、第j的元素，ri,j的计算表达式为：

35、ri,j＝e(eiej)，

36、其中，e()表示求均值；

37、s3222，对每个谱序列，分别对其互相关值进行归一化计算，得到每个谱序列的归一化相关值序列；所述互相关值的归一化计算的表达式为：

38、

39、其中，表示第i个谱序列的归一化相关值序列的第j个值；

40、s3223，对每个谱序列的归一化相关值序列进行对数求和处理，得到谱特征序列；

41、所述对数求和处理的计算表达式为：

42、

43、其中，hi为谱特征序列的第i个值；

44、s3224，对所述任务完成性能矩阵进行特征提取处理，得到特征向量；

45、s3225，利用所述特征向量，对所述谱特征序列进行加权求和，得到第一融合信号。

46、所述对所述任务完成性能矩阵进行特征提取处理，得到特征向量，包括：

47、s341，利用所述任务完成性能矩阵中的所有行向量，计算得到相关系数矩阵；所述相关系数矩阵中的第i行、第j列的元素，为所述任务完成性能矩阵中的第i行向量和第j行向量的互相关值；

48、s342，对所述相关系数矩阵进行特征值计算，得到特征值向量；

49、s343，对特征值向量进行累积归一化处理，得到累积归一化向量；

50、s344，对所述相关系数矩阵中的每个行向量，计算得到其极差值；利用所述相关系数矩阵的所有行向量的极差值，构建得到特征向量。

51、本发明实施例第二方面，公开了一种任务分配的量化评估装置，所述装置包括：

52、存储有可执行程序代码的存储器；

53、与所述存储器耦合的处理器；

54、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行所述的任务分配的量化评估方法。

55、本发明实施例第三方面，公开了一种计算机可存储介质，所述计算机可存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被计算机调用时，用于执行所述的任务分配的量化评估方法。

56、本发明的有益效果为：

57、本发明解决了如何对任务岗位分配进行快速量化准确的评估，实现最优岗位匹配的问题。本发明通过对采集的各类任务数据进行降噪处理，有效抑制了噪声影响。

58、本发明在量化评估过程中，通过计算得到任务迫切度值，并与任务实现次序序列进行评估计算，有效实现了任务分配的效率的准确评估。本发明通过对任务完成指标矩阵进行谱分析计算处理，有效抑制了各类非相关因素影响，确保了评估结果的准确性。本发明可为任务分配提供有效参考。