基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法

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基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法
申请号:CN202510077212
申请日期:2025-01-17
公开号:CN119515014B
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法,本发明涉及智能资源调度技术领域,新的服务资源产生时,自动触发调度流程,识别服务资源的服务任务信息并进行收集;收集最新的工程师相关数据,并整合工程师数据和任务信息,得到多维度任务数据集。该基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法,通过综合考虑工作饱和度和距离远近等因素,避免了工程师的过度劳累和不必要的路程时间浪费,能够快速响应资源,减少资源处理的平均时长,从而提高整体服务效率,并且根据工程师的技能和历史好评率分配资源,确保资源由具备相应能力且服务质量高的工程师处理,提高了资源处理的成功率和客户满意度。
技术关键词
服务资源调度方法 服务管理系统 饱和度 数据 客户 指标 机器学习算法 资源调度技术 表达式 排班系统 地点 通知 训练算法 分配信息 反馈系统 跟踪系统 数值 调度系统 注意力机制
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任务调度模型 维修耗材管理 运维 日期时间信息 手工
任务分配策略 队列 时间序列特征 计算机设备 格式
卫星遥测数据 雷达回波数据 轨迹融合方法 滑动窗口机制 优化网络参数
骨架代码 代码生成系统 前端代码生成方法 代码文档对象模型 布局结构
动态风险评估方法 动态风险评估系统 无人机 多模态特征 数据