[发明专利]一种基于强化学习的任务分配方法

摘要

本发明属于强化学习技术领域，公开了一种基于强化学习的任务分配方法，包括收集获取员工信息、任务信息；根据员工信息、任务信息建立强化学习模型，初始化Q矩阵、状态向量S、行动向量A、奖励矩阵R，设置超参数，进行Q矩阵的迭代计算；利用强化学习模型更新员工的当前任务分配阈值；根据每个员工的当前任务分配阈值、当前分配到的任务数量得到每个员工的权重信息；根据待分配任务的所有员工的权重信息进行新任务的分配。本发明解决了现有技术中基于人力成本的任务分配方法无法高效合理地进行任务分配的问题，能够通过强化学习的方法在线自动地进行任务分配，解决人工任务分配存在的弊端。