呼叫中心排班优化：基于预测与约束的班次人数算法

"这篇文档是关于使用Flowable 6.2进行班次人数预测的官方汉化教程，包含了班次定义、坐席预测曲线的拟合以及人员排班的策略。文档强调了班次定义的重要性，如工作时长、休息时间等因素，并提供了典型的班次示例。接着，它详细解释了坐席预测曲线拟合的多约束最优化问题，通过外点法解决这一问题的数学模型。最后，文档讨论了人员排班时需要考虑的影响因素，如人性化和公平性，以及如何综合这些因素来制定排班表。此外，还提到了排班算法的应用，如基于预测话务量和坐席数的排班优化，以及采用粒子群优化算法（PSO）进行班次人数预测和人员分配。" 这篇文档详细介绍了在呼叫中心环境下，如何利用Flowable 6.2进行班次人数的预测和排班管理。首先，班次定义是排班的基础，需要综合考虑工作时长、休息时间等因素，以确保班次的合理性和易管理性。然后，文档深入探讨了坐席预测曲线的拟合问题，这是一个多约束最优化问题，通过外点法（外部惩罚函数法）建立数学模型并求解，确保算法计算出的人数与预测坐席数误差最小，并满足各种约束条件。 接着，文档转向人员排班的策略，指出在人性化和公平性的前提下，需要综合考虑多种因素来制定排班表，以保证服务质量和员工满意度。排班算法在此过程中扮演关键角色，通过预测话务量和坐席需求，预测每个班次应安排的人数，然后采用特定方法（如队列轮循法）将人员分配到各个班次，生成最终的班表。 最后，文档提及在实际应用中，如大型呼叫中心，该方法已得到验证，证明了其在排班优化和资源管理上的有效性。整体来看，这份文档为呼叫中心的管理者提供了一套完整的理论基础和实践方法，帮助他们更科学、高效地进行班次人数预测和人员排班。