基于PSO的呼叫中心排班算法与班表生成实战

本文主要介绍了在Flowable 6.2版本中，如何使用队列轮循法解决呼叫中心的排班问题。在呼叫中心运营管理中，高效的排班策略对于降低成本、提升服务质量至关重要。排班涉及的关键任务包括预测话务量和所需的坐席人员，以及合理安排员工的工作班次。 首先，作者提到通过分析历史数据，结合支持向量机、神经网络和自回归等方法进行话务量预测。坐席预测则是基于Erlang-C公式，或者对其进行改进，以确定每个时间段所需的最少坐席数量。预测的结果是一个每日48个时间段的数据集，代表每个时间段的坐席需求。 排班的核心问题是将预测的坐席数转化为实际的班次人数安排，确保班次间的累计人数与预测数据匹配，同时考虑到员工的休假和换班需求。为此，作者提出了一种队列轮循分配法： 1. 将每个班次需要的人数转换为班组数，确保同一班组员工工作一致，且满足服务水平的最低要求。 2. 定义多个队列，每个队列对应一个班次，按照班次结束时间排序，保证晚班员工休息。 3. 队列轮循进行人员分配，从最后一个队列开始，将班组移至下一个队列，直到休息班。 4. 重复此过程，形成基本班表，然后评估工时、晚班次数和休息天数的方差，如果超出规定阈值，则进行调整。 5. 通过调整超出平均值的班组班次，使得各班组的工时平衡，最终生成满足服务水平和资源约束的班表。 此外，文中还提到了粒子群优化（PSO）算法的应用，该算法被用于预测班次人数，它凭借参数少、易于实现和快速收敛的特点，有助于找到最优解。PSO算法通过全局和局部搜索，能够高效地探索搜索空间，寻找最佳的班次人数配置。 整个排班流程涉及到数据分析、预测模型、优化算法和实际操作的结合，旨在确保呼叫中心的高效运营和优质客户服务。文章最后提到了实验验证，表明该方法在大型呼叫中心的实践效果良好，这进一步证实了队列轮循法和PSO算法在实际排班问题中的适用性和有效性。