(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210481634.8 (22)申请日 2022.05.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114581222 A (43)申请公布日 2022.06.03 (73)专利权人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 简道红　鲍阳　吴华　 (74)专利代理 机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 1 1415 专利代理师 李威 (51)Int.Cl. G06F 17/00(2019.01) G06Q 40/02(2012.01)G06Q 10/04(2012.01) G06F 40/186(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 CN 107370802 A,2017.1 1.21 CN 109767313 A,2019.0 5.17 Sanjar Bek ov Nigmandjan ovich et al..Policy-based dynamic resource allocation for virtual mac hines on Xen- enabled virtual ization enviro nment. 《2010 2nd Internati onal Conference o n Advanced Computer Co ntrol》 .2010,全 文. 审查员 魏旭阳 (54)发明名称 一种资源分配方法、 电子设备、 应用程序及 存储介质 (57)摘要 本说明书提供了一种资源分配方法、 电子设 备、 应用程序及存储介质， 用于解决从多个资源 中向目标对象分配目标资源的分配任务。 其中， 预先建立有分配任务相应的原始模 型， 以及预设 有数据模板。 而数据模板指示有目标系数、 约束 系数、 基于该原始模型确定的对偶系数、 以及对 偶系数的系数值。 如此， 在发生在线分配任务的 处理请求时， 可以通过调用上述数据模板， 读取 到在线分配任务中每个资源对应的系数值。 然后 根据预先确定的评估规则， 利用每个 资源对应的 系数值， 确定每个资源的评估结果。 最后基于每 个资源的评估 结果， 从多个资源中确定分配给目 标对象的目标资源， 以获得在 线分配任务的决策 结果。 通过上述方法， 可 以实现在线分配任务的 自动化决策。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114581222 B 2022.08.12 CN 114581222 B 1.一种资源分配方法， 用于解决从多个资源中向目标对象分配目标资源的分配任务； 基于所述分配任务预先建立有原始模型， 所述原始模型是 由输入信息描述的， 所述输入信 息包括用于描述决策变量的信息、 用于描述优化 目标的信息、 以及用于描述约束条件的信 息， 所述原 始模型包括决策变量、 优化目标和约束条件； 所述方法包括： 响应于在线分配任务的处理请求， 调用预设的数据模板； 其中， 所述数据模板指示有处 理分配任务所需的系 数； 所述系 数包括从所述优化 目标中提取的目标系 数、 从所述约束条 件中提取 的约束系 数、 以及基于所述原始模型确定的对偶系 数； 所述数据模板还包括通过 求解所述原始模型得到的所述对偶系数的系数值、 所述目标系数的系数值存储地址与所述 约束系数的系数值存储地址； 其中， 所述 目标系数及其存储地址与所述约束系数及其存储 地址是从所述输入信息中获取的； 根据所述数据模板， 读取 所述在线分配任务中每 个资源对应的系数值； 根据预先确定的评估规则和所述每个资源对应的系数值， 确定每个资源的评估结果； 其中， 所述评估规则基于所述原 始模型对应的对偶模型， 以及所述对偶系数的系数值确定； 基于每个所述资源的评估结果， 从所述多个资源中确定分配给所述目标对象的目标资 源。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述评估结果表征 所述资源分配给 所述目标对象所获取的收益； 所述目标资源为所述收益 最大的资源。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述根据所述数据模板， 读取 所述在线分配任务中每 个资源对应的系数值， 包括： 从所述目标系数的系数值存储地址中读取所述在线分配任务中每个资源的目标系数 的系数值； 以及， 从所述约束系 数的系数值存储地址中读取所述在线分配任务中每个资源 对应的约束系数的系数值。 4.根据权利要求1所述的方法， 所述输入信 息从用户界面中获取， 所述用户界面包括决 策变量输入组件、 优化目标输入组件以及约束条件输入组件； 所述数据模板中的目标系数根据所述优化目标输入组件中的输入信息确定； 所述数据模板中的约束系数根据所述约束条件输入组件中的输入信息确定 。 5.根据权利要求1所述的方法， 所述对偶系数的系数值的确定过程包括： 基于所述原始模型的决策变量、 优化目标和约束条件、 引入的对偶变量、 以及若干历史 分配任务对应的历史数据集 合， 构建无约束的目标优化模型； 利用梯度 下降法求解所述目标优化模型， 或者利用交替方向乘子法迭代求解所述目标 优化模型， 直到最后一轮迭代的约束误差满足预设误差； 确定得到的所述对偶变量的解作为所述对偶系数的系数值。 6.根据权利要求1所述的方法， 所述目标对象包括申请贷款用户； 所述资源包括银行； 所述处理请求包括贷款请求； 所述决策变量包括贷款额度； 所述 目标系数包括所述银行对 所述申请贷款用户的通过率； 所述约束系数包括所述申请贷款用户对所述银 行的风险率。 7.一种电子设备， 所述电子设备包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存 储器；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581222 B 2其中， 所述处 理器调用所述可 执行指令时实现权利要求1 ‑6任一所述方法的操作。 8.一种计算机应用程序， 包括计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权 利要求1‑6任一所述方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有若干计算机指令， 所 述计算机指令被执 行时执行权利要求1 ‑6任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581222 B 3