养老行业匹配护理站对护理员的派单系统及方法

摘要

本发明涉及居家养老服务技术领域，公开了养老行业匹配护理站对护理员的派单系统及方法，包括订单信息模块、护理站信息模块、护理员信息模块、系统匹配模块；订单信息模块用于客户下单并记录客户所提出要求信息；护理员信息模块用于新增、查询以及删除不同护理人员的不同信息；护理站信息模块用于记录护理站信息以及护理员信息模块所记载的不同护理人员的不同信息；系统匹配模块根据订单信息模块记载的要求信息匹配对应的护理员；订单信息模块、护理员信息模块与护理站信息模块是为系统匹配模块提供参数信息。本发明通过多参数条件约束，构建匹配算法最优模型，通过该优化模型能够匹配到最近的护理站和更优质的护理员。

说明书

技术领域

本发明涉及居家养老服务技术领域，具体为养老行业匹配护理站对护理员的派单系统及方法。

背景技术

如公开号为CN113269341A所示的一种基于双目标LP的网约车在线订单匹配方法，本发明首先针对网约车匹配问题抽象出二分图，设定公平性和收益两个优化目标，并建立LP约束。本发明考虑到了订单分配场景中的公平性问题，在订单匹配的过程中，同时考虑了网约车平台的收益和司机间的公平性，并能够灵活的调整二者的权重，以便于平台更好地权衡司机资源与金钱收益，能够有助于平台的长远发展；

如公开号为CN111625555A所示的一种订单匹配方法、装置、设备及存储介质，包括获取被测订单的被测订单数据，以及与所述被测订单对应的至少一个待匹配资金方的被测资金方数据，并根据所述被测订单数据和各所述被测资金方数据确定至少一个被测特征数；

如公开号为CN114581172A所示的订单匹配方法及装置，包括将获取的多个待匹配订单，通过第一约束条件，生成订单包权重矩阵；根据所述订单包权重矩阵，确定每个待匹配订单的拼单订单链路；根据所述多个待匹配订单的数量，确定目标订单包的数量。

在上述技术方案中，存在以下两点不足：

1、匹配条件和目标单一，比如网约车，都是寻求收益的最大化，并没有很全面地为客户去考虑，比如是否能以最快的速度到达客户指定地点，是否能保证客户坐车的舒适度；

2、匹配机制模糊，匹配算法不明确，很多产品都是在匹配中通过建立相应模型对机制进行了验证，并没有涉及到具体的算法，从而不能很好支撑匹配机制正确性的论证。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了养老行业匹配护理站对护理员的派单系统及方法，解决了背景技术提出的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：养老行业匹配护理站对护理员的派单系统，包括订单信息模块、护理站信息模块、护理员信息模块、系统匹配模块；

订单信息模块：所述订单信息模块用于客户下单并记录客户所提出要求信息；

护理员信息模块：所述护理员信息模块用于新增、查询以及删除不同护理人员的不同信息；

护理站信息模块：所述护理站信息模块用于记录护理站信息以及所述护理员信息模块所记载的不同护理人员的不同信息；

系统匹配模块：所述系统匹配模块根据所述订单信息模块记载的要求信息匹配对应的护理员。

优选的，所述订单信息模块、护理员信息模块与护理站信息模块是为系统匹配模块提供参数信息。

养老行业匹配护理站对护理员的派单系统使用方法，包括如下步骤：

S01、用户在小程序或app上进行下单，下单时需填上收货地址信息，以及各种要求信息；

S02、订单信息进行系统校验，信息校验完后需要结合收货地址信息、要求信息、护理员排程信息以及护理员年资和等级信息通过智能匹配算法匹配到最近的护理站和相对应的护理员；

S03、护理员可根据订单上的地址信息以及要求信息进行上门护理服务。

优选的，所述智能匹配算法是一种多元影响因子作用下，使得匹配对象目标函数达到最优的算法。

优选的，所述智能匹配算法具体特征包括客观单一隔离性、影响因子多元性、匹配过程公平透明性与匹配结果合理性。

(三)有益效果

与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：

本发明通过多参数条件约束，构建匹配算法最优模型，通过该优化模型能够匹配到最近的护理站和更优质的护理员。

附图说明

图1为本发明的简易匹配流程图；

图2为本发明的详细匹配流程图；

图3为本发明的简易系统流程图；

图4为本发明的详细系统流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图3，养老行业匹配护理站对护理员的派单系统，包括订单信息模块、护理站信息模块、护理员信息模块、系统匹配模块；

订单信息模块：订单信息模块用于客户下单并记录客户所提出要求信息；

护理员信息模块：护理员信息模块用于新增、查询以及删除不同护理人员的不同信息；

护理站信息模块：护理站信息模块用于记录护理站信息以及护理员信息模块所记载的不同护理人员的不同信息；

系统匹配模块：系统匹配模块根据订单信息模块记载的要求信息匹配对应的护理员。

进一步的，订单信息模块、护理员信息模块与护理站信息模块是为系统匹配模块提供参数信息。

请参阅图1、图2与图4，养老行业匹配护理站对护理员的派单系统使用方法，包括如下步骤：

S01、用户在小程序或app上进行下单，下单时需填上收货地址信息，以及各种要求信息；

S02、订单信息进行系统校验，信息校验完后需要结合收货地址信息、要求信息、护理员排程信息以及护理员年资和等级信息通过智能匹配算法匹配到最近的护理站和相对应的护理员；

S03、护理员可根据订单上的地址信息以及要求信息进行上门护理服务。

请参阅图1、图2与图4，智能匹配算法是一种多元影响因子作用下，使得匹配对象目标函数达到最优的算法。

请参阅图1、图2与图4，智能匹配算法具体特征包括客观单一隔离性、影响因子多元性、匹配过程公平透明性与匹配结果合理性。

本实施例中，客体单一隔离性：作为订单匹配的客体，每个客户下的订单是完全独立存在的，不受其他订单的影响和约束；

影响因子多元性：最优匹配对象目标函数的确定，离不开订单上的地址、护理员近期排程、护理经验(年资)、护理员等级等因素的影响，而且各个因素的比重，也是影响最终匹配结果的重要因素；

匹配过程公平透明性：匹配过程中的数据都是从订单系统、护理站系统、护理员系统中获取的，这些数据都是由客户进行操作和护理站站长进行维护，所以不会出现数据被后台恶意篡改情况，操作过程都是透明的；

匹配结果合理性：智能匹配算法的最优性能加上操作数据的准确，使得匹配出来的结果更加合理。

本实施例中，智能匹配算法用数学模型构建为：

设客户为T

智能匹配算法分析步骤如下：

1、根据订单上的地址α

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2、订单需要匹配护理站，同时护理站需要匹配护理员，细分就是说订单中的服务时间需要匹配护理员排程，已知定义了护理员C

3、考虑到护理经验(年资)和等级也是匹配的影响因子之一，已知定义了护理员C

4、智能匹配算法就是在上面几个步骤加载因子的影响下，对匹配的结果产生了质的变化，该算法的最优结果用R表示，地址的加权系数为

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。