中海物业管理有限公司;海纳万商物业管理有限公司韩芳获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
龙图腾网获悉中海物业管理有限公司;海纳万商物业管理有限公司申请的专利一种用于电梯维保的人力资源调配方法、装置、电子设备、介质及程序产品获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121032448B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511563624.9,技术领域涉及:G06Q10/105;该发明授权一种用于电梯维保的人力资源调配方法、装置、电子设备、介质及程序产品是由韩芳;卞守国;杨绪俊;徐娜;何俊设计研发完成,并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于电梯维保的人力资源调配方法、装置、电子设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了:本发明属于数据处理技术领域,具体公开了一种用于电梯维保的人力资源调配方法、装置、电子设备、介质及程序产品,该方法包括:通过检测人员临时抽调事件并记录关键信息,构建并更新包含任务节点、人员节点及时序边、协作边等的任务‑人员依赖图;从事件源节点传播延误以确定受影响任务集合,基于紧迫度、违约成本等参数评估任务冲击权重,提取高权重任务;以事件源为中心,结合多维度阈值抽取局部优化域并冻结域外分配,将域内信息输入大模型生成候选策略,最终基于约束条件与目标函数筛选最优方案。本发明实现了局部最小扰动下的高效人力资源重调配,降低延误代价与违约风险,提高人力资源利用率。
本发明授权一种用于电梯维保的人力资源调配方法、装置、电子设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了:1.一种用于电梯维保的人力资源调配方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1,检测到人员临时抽调事件时,记录事件触发时间及受影响人员标识; 步骤S2,构建任务-人员依赖图,所述依赖图包含多个节点和多条边及其对应的属性,其中,所述节点包括任务节点与人员节点,所述边包括时序边、协作边、资源边和监管边,基于临时抽调事件并更新受影响人员的可用时间窗及相关边属性;其中,所述任务节点还包括任务节点属性,其中所述任务节点属性包括技能需求、时间窗、基准时长、服务等级协议成本,所述人员节点还包括人员节点属性,所述人员节点属性包括技能集合、可用时间窗、位置;所述时序边表示同一人员连续任务的时间依赖,所述协作边表示多人共同任务的参与关系,资源边表示任务与共享资源的关联,监管边表示任务与监管人员的监督关系; 步骤S3,从事件源节点出发,沿所述依赖图传播延误,计算获取受影响任务集合,其中,所述事件源节点为被临时抽调人员节点; 步骤S4,基于影响参数评估受影响任务的冲击权重,得到权重最高的前k个任务,其中k0,所述影响参数包括任务的紧迫度、违约成本、客户关键度和场所敏感度; 步骤S5,以事件源节点为中心,基于多维度阈值抽取依赖图的局部优化域,冻结优化域外任务与人员分配,其中,所述多维度阈值包括,图距离阈值、旅行时间阈值、时间窗重叠度阈值; 步骤S6,将所述优化域内节点相关信息输入大模型,生成人力资源调配的候选策略,其中所述节点相关信息至少包括任务信息、人员信息和旅行时间矩阵摘要;其中,所述大模型为基于GPT的模型,包括输入解析层、策略生成层, 其中所述输入解析层用于解析输入信息,将所述输入信息转换为语义特征,提取关键约束和优化目标;所述策略生成层包括基于交换算子、插入算子、平移算子和协作任务拆分,生成多个候选策略;其中所述交换算子:基于技能匹配和时间窗兼容,交换人员的任务,所述插入算子:基于人员的可用时间窗空档,将高权重任务插入,所述平移算子:对低权重任务的时间窗进行平移,所述协作任务拆分:将多人协作的任务拆分为串行子阶段; 步骤S7,基于约束条件与目标函数从所述候选策略中筛选最优方案;具体包括: 遍历所有所述候选策略,符合所述约束条件的策略作为有效候选集; 对有效候选集中的每个策略计算目标函数,函数值最小的为最优方案; 其中,所述约束条件包括,技能匹配约束、时间窗约束、资源冲突约束和旅行时间约束; 所述目标函数F=w1×DelayCost+w2×Disturbance,其中DelayCost为所有任务的延误冲击权重与实际延误时长的乘积之和,Disturbance为衡量候选集中策略对原计划改动量的指标,w1和w2为预设权重系数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中海物业管理有限公司;海纳万商物业管理有限公司,其通讯地址为:518000 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区创业路1688号中国海外大厦1501;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励