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摘要：本发明涉及面向复杂任务多人协作的众包任务分配技术领域，且公开了一种面向复杂任务多人协作的众包任务分配方法，获取人才库中的所有人员并按顺序标记编号，有助于后续的管理和信息检索，获取每个人员的技能标签，考虑多项技能，使任务分配更精准，通过技能标签分类，系统能快速匹配任务需求与人员技能，获取历史任务列表为任务拆解和估算提供参考，将任务分解为小子任务，系统能精准估算任务量和人员分配，记录拆分任务的存档为后续提供数据参考，历史任务的平均工作量和完成时间为任务分配提供依据，数据驱动的估算减少不确定性，相似性评估机制确保任务量估算灵活且精准，从而提升整体任务执行质量和效率。

主权项：1.一种面向复杂任务多人协作的众包任务分配方法，其特征在于，包括：获取人才库中的所有人员，并按照获取的先后顺序给人员标记编号；获取每个人员的技能标签，单个人员具有多个不同的技能标签；获取每个人员的历史任务耗费时长；获取每个人员的每个历史任务的评分并计算历史任务平均评分，历史任务平均评分=历史任务评分之和总历史任务数量；将获取的人员按照技能标签进行分类，以技能标签为名创建人员集合，同一人员集合中的元素为具有相同技能的人员；获取历史任务列表；将任务进行拆分，具体为，先将任务按照功能分解成多个模块，对每个模块进一步拆分，拆分成具体子任务，为每个子任务估算任务量，将拆分的任务记录存档；所述为每个子任务估算任务量具体为，收集之前完成的类似任务的数据，包括每个任务的工作量和完成时间，对收集到的数据进行统计分析，计算收集的任务工作量和完成时间的平均值，将得到的平均值作为典型工作量，将当前任务与历史任务进行比对，评估相似性，设置相似性偏差阈值，当相似性≦相似性偏差阈值时，将典型工作量作为子任务的估算任务量，当相似性相似性偏差阈值时，将典型工作量×1+相似性－相似性偏差阈值作为子任务的估算任务量；根据每个子任务的估算任务量分配人员；所述根据每个子任务的估算任务量分配人员，具体包括；对于任意一个子任务；获取与子任务所需技能对应的人员集合；设置空闲人员集合；获取人员集合中每个人员当前的工作状态，将工作状态为空闲的人员添加到空闲人员集合中；获取空闲人员集合中每个人员的历史任务总评分；获取空闲人员集合中每个人员完成的总历史任务数量；获取空闲人员集合中每个人员完成的总历史任务量；分别将历史任务总评分、总历史任务数量和总历史任务量的权重设置为E、F和G；计算空闲人员集合中每个人员的总评价分，总评价分=历史任务总评分×E＋总历史任务数量×F＋总历史任务量×G；将空闲人员集合中的元素按照每个元素的总评价分按照从高到低的顺序排列，若总评价分相同则使用子得分比较并排列；从历史相似的任务中获取当前任务预期需要的人员数量；从空闲人员集合的第一个人员开始依次向后匹配，直到匹配的人员数量等于预期需要的人员数量，将匹配到的人员记为选定人员；获取每个选定人员的预期完成时间；实时获取每个选定人员的工作进度；获取选定人员已经消耗的时间；计算选定人员的工作效率，工作效率=选定人员的当前工作进度选定人员已经消耗的时间；设置预期工作量偏差阈值；计算选定人员的预期工作量，选定人员的预期工作量=选定人员的工作效率×选定人员的预期完成时间；若选定人员的预期工作量≧预期工作量偏差阈值，继续监测选定人员的工作进度；若选定人员的预期工作量预期工作量偏差阈值，采用外援策略协助选定人员。

权利要求：

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