近年来大宗商品电子商务交易受到了国家的大力支持,推动着我国经济市场的发展。但现阶段监管资源匮乏,监管效率难以与市场发展速度相匹配,一些不法分子从中看到了商机,短时间内造成了大量的异常交易事件,为谋求自身利益而搅乱了市场秩序。为了有效监管频繁发生的异常交易事件,监管部门亟需一种高效的监管模式,能够利用有限的监管资源,提升监管效率,以达到保障大宗商品交易市场健康稳定发展的目的。现阶段,监管部门所采取的监管模式是在异常事件发生后介入并监管,由于对交易前中期缺乏有效的预警和监管,交易平台、监管机构的人、机资源得不到有效利用,因而造成了人机协作效率低下、监管资源浪费的现象。目前智能化监管与服务模式、模型及机制的发展可以提前对异常交易事件进行预警和响应,这对监管与服务的人机协作模式提出了两个新的挑战:1)如何为监管人员设计执行策略,提升监管效率;2)如何将有限的人、机资源调度分配到众多的监管环节,提升人机协作效率。因此本文针对这两个难点,分别对监管环节的执行策略和监管资源的调度分配方法进行了理论研究和实验验证,提出了一种面向大宗商品交易市场监管与服务模式的人机协作任务调度优化技术,并构建人机协作任务调度方法与系统进行了功能验证。首先,本文针对仓单实地查验这一具体监管环节,构建了人机协作仓单监管执行策略,为交易平台监管员规划前往不同仓库实地查验的路径,使其与银行或市场监管机构同时对同一仓库实地查验的次数尽可能多。以此实现仓单多方监管的联合实地查验,降低虚开仓单、仓单重复质押等问题给大宗商品交易带来巨大风险的可能。本文系统地分析了真实场景下的三种情况:1)针对单监管人员小规模场景,提出了基于分支定价的精确算法;2)针对单监管人员较大规模场景,提出了一种启发式方法进行路径的快速构建;3)针对多监管人员场景,提出了一种基于分组聚类、调换重组的启发式方法进行任务分配,分配完成后再进行具体路径构建。本文在多组真实数据集、仿真数据集下,对比测试了本文提出的算法以及若干多智能体规划算法,结果表明本文所提出的算法在总联合查验次数、联合查验率等方面有着更好的优化效果。接着,针对大宗商品交易市场监管环节众多、资源有限的特性,本文提出了一种监管资源人机协作调度分配方法,将交易平台、监管机构的监管资源集中调度分配到不同监管环节,使得尽可能多的任务能够及时获得资源并在截止时间前完成,降低因监管不及时而带来的风险和损失。本文针对周期性监管任务场景,提出了一种基于截止时间划分和累计延期风险加权的调度分配算法;针对任务实时在线到达场景,提出了一种在线调度框架,通过任务截止时间划分、资源分配和执行结果反馈调节等算法模块,对监管资源进行实时分配,从而降低任务完成时间不确定带来的延期影响。大量对比实验表明本文提出的算法在任务完成率、资源利用率和任务平均等待时间等方面与对比算法相比有着更好的优化效果。最后,在理论研究的基础上,本文设计并实现了一个大宗商品交易市场监管资源人机协作调度分配原型系统。该系统采用基于任务执行结果反馈调节的在线调度框架,并设计实现了友好的交互界面和完备的功能模块,其中包括:监管任务管理、监管资源管理、调度分配以及任务执行结果反馈模块。本文在任务执行结果反馈、新增操作员、操作员空闲三个场景下,对所开发的原型系统进行了功能测试,测试结果表明,该系统功能完备、性能稳定,可以实现具有低延期风险、高鲁棒性的调度分配方案。