[发明专利]一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法在审
申请号: | 201510943189.2 | 申请日: | 2015-12-16 |
公开(公告)号: | CN105574668A | 公开(公告)日: | 2016-05-11 |
发明(设计)人: | 徐荣龙 | 申请(专利权)人: | 山东澳迪赛企业管理咨询有限公司;徐荣龙 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;H04M3/51 |
代理公司: | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人: | 吕利敏 |
地址: | 261031 山东省潍坊市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法。本发明所述基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法,基于粒子群优化算法实现,由于粒子群优化算法需要调整的参数少,结构简单,没有交叉和变异运算,依靠粒子的速度完成搜索,搜索速度快,因此本发明排班方法继承了粒子群优化算法的优点,运算得到结果集的速度较快。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 粒子 优化 算法 呼叫 中心 排班 方法 | ||
【主权项】:
一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法,其特征在于,包括步骤如下:1)根据排班方案,确定待排班的时期和每个待排班日期的班次列表,并将每个班次列表标记为两元组集合<班次,工作时段>;按照一定的时间间隔对每个工作时段进行分割得到多个时间点,并给每个时间点添加一个标志位,最终得到每个班次列表的四元组集合<班次,时间点,标志位,人力需求>,其中所述“人力需求”项为空;2)将所述四元组集合<班次,时间点,标志位,人力需求>中的每个元素作为粒子群优化算法中的一个粒子,通过粒子群优化算法计算得到各个班次在每个排班日期需要安排的人力,得到三元组集合<排班日期,班次,需要人力>;2.1)初始化粒子群优化算法的参数;随机初始化每个粒子的初始位置和初始速度、罚因子rk、全局最优位置;将每个粒子的初始位置设置为最优位置;迭代次数k=1;罚因子r1=1;2.2)将待排班日期当天各个班次需要安排人力的预测值作为粒子群优化算法的适应度函数的自变量,利用适应度函数计算粒子的整体适应度,如果粒子的整体适应度达到第一阈值精度,则调转到步骤2.4),否则顺序执行步骤2.3);2.3)更新每个粒子的位置、速度和最优位置;将同属于一个班次的不同时间段的粒子的位置、速度和最优位置共同为其中一个粒子的位置、速度和最优位置,更新迭代次数,k=k+1;如果未达到最大迭代次数,则返回步骤2.2),否则跳转到步骤2.5);2.4)计算罚因子分别为rk和rk‑1时粒子的整体适应度的差值,如果该差值小于第二阈值精度,则跳转到2.5);否则将所述罚因子设置为rk+1,如果罚因子rk+1小于第三阈值,则重新初始化粒子群优化算法中每个粒子的位置、速度、最优位置,以及全局最优位置,跳转到步骤2.2);如果罚因子rk+1大于第三阈值,则跳转到步骤2.5);2.5)返回最优解;所述最优解为四元组集合<班次,时间点,标志位,人力需求>,得到<排班日期,班次,需要人力>三元组列表;3)参与排班的所有坐席员组及每个坐席员组的折合人力标记为二元组集合<坐席员组,折合人力>;将步骤2)计算得到的三元组集合<排班日期,班次,需要人力>与二元组集合<坐席员组,折合人力>进行匹配计算得到最优值,并用三元组集合<排班日期,坐席员组,班次>表示;4)重复步骤2)‑3)直到得到属于每个待排班日期的三元组集合<排班日期,班次,需要人力>。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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