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申请/专利权人：上海鲸甲信息科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种任务分发方法、存储介质及电子设备。包括：获取每一待分配任务对应的任务优先级，获取每一执行机构对应的当前负荷指数及历史性能指数；根据任务优先级、当前负荷指数及历史性能指数，使用目标遗传算法生成每一待分配任务对应要分配的执行机构；本发明中利用改进的目标遗传算法，并结合任务紧急程度、分支机构负荷及历史完成情况等数据，可以更加合理的生成每一个任务的分配方案，确保资源的最优化配置。通过上述智能分配，可以提高任务分配的合理性和效率，减少资源浪费，确保任务及时、高效完成。

主权项：1.一种任务分发方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：根据每一待分配任务信息，生成每一待分配任务对应的任务优先级；Pi为第i个待分配任务的任务优先级，Pi满足如下条件： 其中，ti为第i个待分配任务对应的紧急程度值，所述紧急程度值的大小与紧急程度成反比；di为第i个待分配任务对应的已运行时长，D为预设总运行时长，α和β分别为第一权重系数和第二权重系数；根据每一执行机构当前的运行负荷信息，生成每一执行机构对应的当前负荷指数；Lj为第j个执行机构对应的当前负荷指数，Lj满足如下条件： 其中，ck为第j个执行机构中当前运行的第k个任务的复杂度，Tk为第j个执行机构中当前运行的第k个任务的运行完成时长，fDj为第j个执行机构中当前运行的任务的总数；γ和δ为第三权重系数和第四权重系数；根据每一执行机构历史任务的执行信息，生成每一执行机构对应的历史性能指数；Hj为第j个执行机构对应的历史性能指数，Hj满足如下条件： 其中，qm为第j个执行机构对应的历史任务中第m个任务的质量评分，wm为第j个执行机构对应的历史任务中第m个任务的重要性权重，fLj为第j个执行机构中历史任务的总数；根据任务优先级、当前负荷指数及历史性能指数，使用目标遗传算法生成每一所述待分配任务对应要分配的执行机构；所述目标遗传算法包括：获取种群中每个个体的适应度值；其中，第i个待分配任务与第j个执行机构组成的分配方案对应的适应度值Fitnessij满足如下条件： 其中，Wij为第i个待分配任务是否分配给第j个执行机构的决策变量，Wij为1或0；∑i∑j为对第i个待分配任务及第j个执行机构对应参数的求和操作；ρ、σ及分别为优先级项权重系数、负荷项权重系数及历史性能项权重系数。

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