一種基于粒子群優(yōu)化算法的呼叫中心排班方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于粒子群優(yōu)化算法的呼叫中心排班方法，屬于粒子群優(yōu)化算法 應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 呼叫中心的運(yùn)營(yíng)幾乎都是在追求服務(wù)的速度及質(zhì)量的提高，同時(shí)在降低運(yùn)營(yíng)成本 的前提下逐步提升呼叫中心的利潤(rùn)及客戶滿意度。一個(gè)典型的呼叫中心運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，只有5% 左右的成本被投入到技術(shù)開(kāi)支，剩下的95 %的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用被用于支付工資、網(wǎng)絡(luò)成本和日常 開(kāi)支。人員成本是呼叫中心運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)鍵;如何在運(yùn)營(yíng)費(fèi)用一定的情況下，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)話務(wù) 到達(dá)率，做好CSR和IVR評(píng)價(jià)和優(yōu)化，有效進(jìn)行坐席員排班，提高客戶滿意度是呼叫中心要解 決的主要問(wèn)題。其中，對(duì)一線坐席員進(jìn)行合理有效的排班管理是實(shí)現(xiàn)高效率的呼叫中心運(yùn) 營(yíng)管理、降低整體運(yùn)營(yíng)成本、保證客戶服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)水平、提高呼叫中心生產(chǎn)力的重要一 環(huán)。
[0003] 關(guān)于呼叫中心的排班設(shè)計(jì)問(wèn)題，早期采用的方法是借助Excel軟件輔助完成，但是 隨著呼叫中心規(guī)模的擴(kuò)大和實(shí)際坐席人員管理的日益復(fù)雜，這種手工測(cè)算的方法不僅要花 費(fèi)大量的時(shí)間，使排班工作變得極為繁重，而且無(wú)法觀察到話務(wù)量的變化趨勢(shì)。另外，排班 工作在保證優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時(shí)，必須充分考慮員工的請(qǐng)休假、工作時(shí)間以及人性化管理等負(fù) 責(zé)因素；隨著坐席員數(shù)量的增加，使得效率與公平很難兼顧，增加了呼叫中心的管理難度。 隨著呼叫中心的快速發(fā)展，近幾年一些大中型規(guī)模的呼叫中心紛紛引入了自動(dòng)排班系統(tǒng)， 以此來(lái)解決手工排班存在的問(wèn)題。
[0004] 目前的排班軟件系統(tǒng)普遍應(yīng)用數(shù)學(xué)模型來(lái)對(duì)實(shí)際的排班問(wèn)題進(jìn)行抽象和模擬。上 述數(shù)學(xué)模型一類(lèi)是建立在Erlang模型的基礎(chǔ)上;這些數(shù)學(xué)模型雖然降低了分析和計(jì)算的復(fù) 雜度，但在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)一些影響模型精確度的突發(fā)問(wèn)題考慮不足，因此所得到的結(jié)果往 往與實(shí)際需要存在較大的偏差。也有一類(lèi)模型是將排班問(wèn)題視為多約束最優(yōu)化問(wèn)題，從而 使用解決優(yōu)化問(wèn)題的算法進(jìn)行運(yùn)算，比如遺傳算法、差分進(jìn)化法、粒子群優(yōu)化算法等。
[0005] 現(xiàn)有技術(shù)中，將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于呼叫中心排班管理的方法和技術(shù)還比較少 見(jiàn)。文章《大型呼叫中心排班算法的研究》（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院謝傳柳，王俊峰等于2010年 發(fā)表于《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》雜志）中使用粒子群優(yōu)化算法將本質(zhì)是多約束優(yōu)化問(wèn)題的呼叫 中心排班管理轉(zhuǎn)化為依賴于適應(yīng)度函數(shù)的無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題，該方法將粒子群優(yōu)化算法得到 的結(jié)果與參與排班的所有坐席員組的折合人力進(jìn)行匹配時(shí)，默認(rèn)地將坐席員組包含的人力 設(shè)置為相同，而國(guó)內(nèi)呼叫中心排班管理的實(shí)際工作中，坐席員組的人力分配是不規(guī)則的，所 以該方法在實(shí)際應(yīng)用中存在缺陷。國(guó)外呼叫中心的排班理念是按人排班，與國(guó)內(nèi)按組排班 的理念存在較大差異，因此國(guó)外流行的排班管理系統(tǒng)很難適用于國(guó)內(nèi)呼叫中心的排班管理 中，普遍存在"水土不服"的情況。
[0006] 綜合以上，設(shè)計(jì)一種能夠快速、有效進(jìn)行呼叫中心坐席員排班的方法是當(dāng)前呼叫 中心人力資源管理的迫切需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于粒子群優(yōu)化算法的呼叫中心排班方 法。
[0008] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0009] -種基于粒子群優(yōu)化算法的呼叫中心排班方法，包括步驟如下：
[0010] 1)根據(jù)排班方案，確定待排班的時(shí)期和每個(gè)待排班日期的班次列表，并將每個(gè)班 次列表標(biāo)記為兩元組集合〈班次，工作時(shí)段〉;按照一定的時(shí)間間隔對(duì)每個(gè)工作時(shí)段進(jìn)行分 割得到多個(gè)時(shí)間點(diǎn)，并給每個(gè)時(shí)間點(diǎn)添加一個(gè)標(biāo)志位，最終得到每個(gè)班次列表的四元組集 合〈班次，時(shí)間點(diǎn)，標(biāo)志位，人力需求〉，其中所述"人力需求"項(xiàng)為空；
[0011] 2)將所述四元組集合〈班次，時(shí)間點(diǎn)，標(biāo)志位，人力需求〉中的每個(gè)元素作為粒子群 優(yōu)化算法中的一個(gè)粒子，通過(guò)粒子群優(yōu)化算法計(jì)算得到各個(gè)班次在每個(gè)排班日期需要安排 的人力，得到三元組集合〈排班日期，班次，需要人力〉；
[0012] 2.1)初始化粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)：隨機(jī)初始化每個(gè)粒子的初始位置和初始速 度、罰因子r k、全局最優(yōu)位置;將每個(gè)粒子的初始位置設(shè)置為最優(yōu)位置;迭代次數(shù)k= 1;罰因 子ri=l;
[0013] 2.2)將待排班日期當(dāng)天各個(gè)班次需要安排人力的預(yù)測(cè)值作為粒子群優(yōu)化算法的 適應(yīng)度函數(shù)的自變量，利用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算粒子的整體適應(yīng)度，如果粒子的整體適應(yīng)度達(dá) 到第一閾值精度，則調(diào)轉(zhuǎn)到步驟2.4)，否則順序執(zhí)行步驟2.3);
[0014] 2.3)更新每個(gè)粒子的位置、速度和最優(yōu)位置;將同屬于一個(gè)班次的不同時(shí)間段的 粒子的位置、速度和最優(yōu)位置共同為其中一個(gè)粒子的位置、速度和最優(yōu)位置，這樣可以保證 進(jìn)行運(yùn)算時(shí)安排給同一個(gè)班次的所有時(shí)間點(diǎn)的坐席員是相同的，坐席員數(shù)量是相等的，更 新迭代次數(shù)，k = k+l;如果未達(dá)到最大迭代次數(shù)，則返回步驟2.2)，否則跳轉(zhuǎn)到步驟2.5);
[0015] 2.4)計(jì)算罰因子分別為rk和rk-i時(shí)粒子的整體適應(yīng)度的差值，如果該差值小于第 二閾值精度，說(shuō)明粒子的總體適應(yīng)度不再提高，則跳轉(zhuǎn)到2.5);否則將所述罰因子設(shè)置為 rk+1，如果罰因子rk+1小于第三閾值，則重新初始化粒子群優(yōu)化算法中每個(gè)粒子的位置、速 度、最優(yōu)位置，以及全局最優(yōu)位置，跳轉(zhuǎn)到步驟2.2);如果罰因子r k+1大于第三閾值，則跳轉(zhuǎn) 到步驟2.5);
[0016] 2.5)返回最優(yōu)解;所述最優(yōu)解為四元組集合〈班次，時(shí)間點(diǎn)，標(biāo)志位，人力需求〉，此 時(shí)該四元組中人力需求項(xiàng)已有值，該值通過(guò)粒子群優(yōu)化算法計(jì)算得到，通過(guò)2.3)的敘述我 們知道同屬于一個(gè)班次的不同時(shí)間點(diǎn)的人力需求值是相同的，因此我們可以得到〈排班日 期，班次，需要人力〉三元組列表。
[0017] 3)參與排班的所有坐席員組及每個(gè)坐席員組的折合人力標(biāo)記為二元組集合〈坐席 員組，折合人力〉;將步驟2)計(jì)算得到的三元組集合〈排班日期，班次，需要人力〉與二元組集 合〈坐席員組，折合人力〉進(jìn)行匹配計(jì)算得到最優(yōu)值，并用三元組集合〈排班日期，坐席員組， 班次〉表示；
[0018] 4)重復(fù)步驟2)-3)直到得到屬于每個(gè)待排班日期的三元組集合〈排班日期，班次， 需要人力〉。通過(guò)上面的計(jì)算可以得到所有待排班日期的排班匯總表。
[0019] 優(yōu)選的，所述步驟1)中全局最優(yōu)位置為1000~2000之間的一個(gè)整數(shù)值。
[0020] 優(yōu)選的，所述步驟1)中所述時(shí)間間隔為半小時(shí)；給每個(gè)時(shí)間點(diǎn)添加一個(gè)標(biāo)志位的 具體方法為，屬于一個(gè)班次的所有時(shí)間段的標(biāo)志位相等，不同屬于一個(gè)班次的所有時(shí)間段 的標(biāo)志位不相等。
[0021] 優(yōu)選的，所述罰因子Λ組成的數(shù)列是一個(gè)遞增的正值序列，即
[0022] l<ri<r2< · · · <rk 其中，rk = c Xrk-1 k= 1，2,3 c為常數(shù)。
[0023] 優(yōu)選的，所述步驟3)中，將步驟2)計(jì)算得到的三元組集合〈排班日期，班次，需要人 力〉與二元組集合〈坐席員組，折合人力〉進(jìn)行匹配計(jì)算得到最優(yōu)值的方法為，將二元組集合 〈坐席員組，折合人力〉中的"折合人力"與三元組集合〈排班日期，班次，需要人力〉中的"需 要人力"利用排列組合的窮舉算法進(jìn)行匹配計(jì)算，方差最小者為最優(yōu)，具體計(jì)算方法如下： [0024] I.將三元組集合〈排班日期，班次，需要人力〉標(biāo)記為：〈(!，&#>，其中i =