改进蚁群算法优化呼叫中心人力需求：性能分析与应用

本文主要探讨了"一种基于蚁群算法的呼叫中心人力需求计算方法"。在现代呼叫中心运营中，合理安排人力资源对于提高服务效率和客户满意度至关重要。针对呼叫中心人力需求优化这一具有离散约束的问题，研究者们借鉴了Dantzig提出的集合覆盖模型，构建了一个单技能呼叫中心的人力需求计算线性规划模型。这种模型旨在找到在满足业务需求的同时，如何最小化人力成本的最优解决方案。 文章的核心贡献在于提出了一种改进的蚁群算法来解决这个优化问题。传统的蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，利用信息素作为搜索策略。在这个研究中，作者对信息素的更新规则进行了创新，以增强算法的收敛性和寻优能力。通过MATLAB编程，作者对该算法进行了实际案例的仿真分析，以便评估其性能。 为了验证改进蚁群算法的效果，研究者选择了一些统计学指标，如计算复杂度、人力节约率和话务员匹配度，将算法的仿真结果与更为常见的遗传算法进行了对比。实验结果显示，基于蚁群算法的方法在计算复杂度方面表现良好，能够在保证服务质量的前提下，有效地节省人力成本，而且话务员的分配能满足实际运营中的需求匹配。 本文的成果不仅提升了呼叫中心人力管理的智能化水平，也为智能算法在这一领域的应用提供了新的研究思路和实践指导。作者杨学良、李军祥和台玉红分别来自上海理工大学管理学院，他们在服务运作管理、服务质量管理和项目管理与物流等不同方向的研究背景，共同为呼叫中心人力需求计算问题的解决做出了贡献。 本研究论文深入探讨了如何运用蚁群算法优化呼叫中心的人力资源配置，通过理论建模和实际案例分析，展示了其在降低人力成本和提升运营效率方面的潜力，为相关领域提供了实用的决策支持工具。