CN1409538A

CN1409538A - 联系中心自动引导算法

Info

Publication number: CN1409538A
Application number: CN02142599A
Authority: CN
Inventors: 奥利·J·门斯赫尔; 肯·费尔蒂希; 苏达卡尔·雷迪
Original assignee: Rockwell Electronic Commerce Corp
Current assignee: Rockwell Firstpoint Contact Corp
Priority date: 2001-09-24
Filing date: 2002-09-24
Publication date: 2003-04-09
Anticipated expiration: 2022-09-24
Also published as: EP1296502A3; EP1296502A2; US20030081757A1; US20030095652A1; CN100393089C; US6853721B2; US6856680B2; AU2002301157B2

Abstract

提供一种方法和装置，其用于在具有被指定给多种呼叫类型的多个代理的呼叫分配系统中，在呼叫类型中动态地重新指定代理。这种方法包括步骤：根据所测得的服务参数和相应的目标服务参数，检测被指定给多种呼叫类型的一种呼叫类型的代理职责中的不足之处；和在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配。

Description

联系中心自动引导算法

技术领域

本发明涉及电话系统，尤其涉及和专用网络一起使用的自动呼叫分配器。

背景技术

自动呼叫分配系统是已知的。这些系统通常在一个组织的设备场境中使用，作为在组织的一组代理中分配电话呼叫的装置。代理通常被分类为组，服务于组织内的特定呼叫目标。

组织常常将单独的电话号码，传布给它的客户和公共交换电话网，作为与组织联系的工具。如果呼叫从公共交换电话网(PCTN)指向组织，自动呼叫分配系统就根据某种算法，通常是根据可用性，将呼叫路由到它的代理。例如，在所有代理被视为平等的场合，自动呼叫分配器(ACD)可根据哪个代理位置(电话机)空闲得最久，来分配这些呼叫。

组织常根据对各个呼叫目标的入呼叫的历史等级(爱尔朗，占线小时)，以便为ACD配备员工。ACD的管理者可考察历史上的呼叫记录，根据最近的呼叫历史(例如最近一周或一个月)，加上或减去历史负荷的一个百分率，并根据这些计算，评估员工配备和等级。另一种方式，某些组织根据的是商用预测软件(即劳动力管理包)，它根据历史信息，计算每日员工配备等级。

一旦估算出每日员工配备等级，就根据这些计算安排代理。在涉及超过一种组织呼叫目标(例如销售代理，服务代理，出呼叫活动代理等等)的场合，要求不同的代理技能，可对每一组按该组的爱尔朗估算，分别配备员工。

作为另一种配备各组的方法，某些系统把所有代理组合在一起，并对每一代理组给定一个技能评价。然后，根据对代理处理那种呼叫类型的技能评价，将呼叫指定给有关组。

例如，在使用单个组的场合，ACD可寻找并将呼叫指定给最胜任的代理。如果某些代理比其他代理更能胜任，某些代理将会接收到比其他代理更多的呼叫，造成不平均的工作负荷(也就是代理被认为是处于“热线”)。

此外，在全部代理被组合在一起的场合，爱尔朗理论对任何一组都会变得不准确。例如，使用公用组的一个好处涉及经济实惠。两个分别要求10个代理的组，如果来自公用组合，一般只要求18个代理，就能保持同样的服务等级。另一方面，保持独立组的一些系统也共享一些代理，所以，由于共享，也有经济上的好处。然而，在联系中心，通常没有什么极端是排他地被作用的。

在联系中心，包括呼叫中心，困难的是分配资源，包括个人资源，这样就碰到联系中心业务的目标问题(如应答的平均速度，服务等级，放弃呼叫的等级等)。例如，即使安排足够数量的代理进行工作，呼叫混合中的变化，也可引起熟练的代理与呼叫类型的失配。

在全部代理组合地一起，并且联系中心的业务目标都跨越所有应用的场合，员工配备的估算，可根据代理组合作为一个整体的爱尔朗比率来进行。把一个组织作为一个整体来估算员工配置，会产生较大的误差，如果代理们没有被组合地一起的话，由于经过ACD呼叫处理的重要性，即要根据技能的联系中心的目标，以及入局话务量与代理可用性的动态性质，把呼叫路由到代理，很需要一种在呼叫类型中调整代理职责的方法，这种方法比专门分配的方法要好。

发明内容

附图说明

图1是在本发明的实施例和使用设备场境中的自动引导机(动态重新指定引擎)的方块图；

图2示出可由图1的自动引导机完成的代理重新分配的步骤。

图3是可由图1的自动引导机完成的代理重新分配的步骤的流程图。

图4是表示自动引导系统产生效果的一实例示意图。

具体实施方式

图1是本发明实施例中的自动引导机30的方块图。自动引导机可用于在自动呼叫分配器(ACD)内的呼叫类型中重新分配资源(例如代理的时间)。

图1的联系中心自动引导机30，具有下列算法部分；分配算法，快速模型生成和求精，和快速模型预测。重新分配算法执行资源(例如个人的)的分配。以便获得存储在目标数据库中的所想要的性能目标(或对象)。性能目标的例子是应答平均速度(ASA)，服务等级(SVL)，和放弃率(ABN)。这些都根据应用来确定。作为资源分配过程的一部分，分配算法使用快速模型，和与快速模型相应的预测部件，以便达到必要的计算速度。快速模型生成的求精部件，根据历史信息，呼叫中心的未来性能，代理数据，和联系中心的目标，创建快速模型。

表示自动呼叫分配器(ACD)32的设备场境下的自动引导机系统30。在这个实施例中，ACD32可经PSTN34，接收若干中继线路62上的来自ACD32的客户36、38的呼叫。除了呼叫以外，ACD32还可以接收有关来自PSTN34的呼叫信息。例如，ACD32可从来自PSTN34中的自动号码识别(ANI)服务操作中，接收主叫用户的识别符。ACD32也可经被叫号码识别服务(DNIS)，或从PSTN34直接拨入(不经话务员)(DID)信息，接收有关被叫号码的信息。有关呼叫的信息可从呼叫经其到达的入站中继线识别符得到。

另一方面，呼叫可由ACD32来应答，并且自动话务员(未示)可与呼叫相连接。选项屏可向主叫用户出示。与呼叫有关的附加信息，根据由主叫用户对选项屏所提供的应答，可从主叫用户直接收集。

交换机46根据从PSTN34(或自动话务员)接收到的与呼叫有关的信息(例如，呼出目标标识符，ANI，DNIS，中继ID，主叫用户应答等等)，将呼叫分类为特定的工作类型(或应用类型)。例如，ACD32可由百货商店所有，并由其操作。各种工作类型可包括女士服装，男士服装，鞋类，家用商品，器具，电子代器，家具，金属器件，汽车和庭园，其他固有的工作类型，可包括售品目录或对一个或多个呼叫目标的技术支持。

呼叫处理的职责，可在单个代理或多个代理的层次上进行分配。为了简单起见，但不失一般性，呼叫处理的职责可直接分配给代理。根据对各种工作类型的技能等级，对代理进行评价(分类)。建立一个目标代理职责(占用率)矩阵，根据代理这些工作类型的熟练程度，以及工作类型的负荷和业务目标(或服务参数)，为多个工作类型的每一类型，分配代理的时间份额(是分数)。表1是一个目标占用率矩阵的简化示例。

表I

	目标占用率Tocc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3
	目标占用率Tocc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3	代理#1	85％	10％	60％	15％
代理#2	50％	20％	20％	10％	代理#1	85％	10％	60％	15％
代理#2	50％	20％	20％	10％	代理#3	90％	30％	30％	30％
代理#4	90％	70％	10％	10％	代理#3	90％	30％	30％	30％

在员工配备(呼叫到达时可用的代理)过度的情况下，呼叫由使用最不足或使用过度的程度最终轻的代理处理。使用不足和使用过度是就实际占用率的概念而言的。实际占用率定义为代理已为特定工作类型工作的时间量的加权时间平均，权重越大，越是最近的业务活动。例如，在一个周期(T)内的指数加权平均的实际占用率将是：

{AOcc}_{j} (t) = 100_{0}^{T} &Integral; \frac{e^{- aτ}}{1 - e^{- aT}} U_{i} (t - τ) dτ,

这里，U_j(s)当代理在时间s忙于工作类型j时为1，其他情况下为0。

表II是实际占用率矩阵的一个示例，对每一代理，Aocc(j)列中的相应单元是代理就所有工作类型的实际占用率的总和。例如，代理#1有Aocc(1)＝75％，因为这个特定的代理分别为工作类型#1，#2，和#3工作的占用率为10％，50％，和15％。

表II

	实际占用率Aocc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3
	实际占用率Aocc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3	代理#1	75％	10％	50％	15％
代理#2	49％	19％	20％	10％	代理#1	75％	10％	50％	15％
代理#2	49％	19％	20％	10％	代理#3	82％	27％	30％	25％
代理#4	71％	50％	10％	11％	代理#3	82％	27％	30％	25％

当一个呼叫到来时(例如对工作类型#1)，则就这种工作类型，比较每个代理的目标占用率与实际的差异。表III表示每一工作类型的Tocc(j)与Aocc(j)之间的差异Docc(j)。

表III

	占用率差异Docc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3
	占用率差异Docc(j)	工作类型#1	工作类型#2	工作类型#3	代理#1	-10％	0％	-10％	0％
代理#2	-1％	-1％	0％	0％	代理#1	-10％	0％	-10％	0％
代理#2	-1％	-1％	0％	0％	代理#3	-8％	-3％	0％	-5％
代理#4	-19％	-20％	0％	+1％	代理#3	-8％	-3％	0％	-5％

比较表I和II可以看出，代理#4对工作类型#1的目标占用率为70％，对工作类型#1的实际占用率为50％。因为代理#4具有最大的负偏差(也就是说，是最使用不足的，或过度使用程度最轻的)，如在表III中所表示的，所以，下次工作类型#1的呼叫，会去代理#4那里。

顺便提一下，要注意Docc(j)不一定全是负数。例如，代理#4的工作类型#3的Docc(j)为+1％。在这前后关系中，正数意味着特定代理(例如#4)的呼叫类型过负荷(例如每个时间周期内的呼叫次数)。

在员工配备不足(无代理可用，呼叫排队等候)的情况下。将以若干不同的方法选择呼叫(当代理变得可用时)。例如，第一种方法，排队等候最久的呼叫可被选择指定给变为可用的代理。另一种方法，根据工作类型的排队选择下一次呼叫，使可用代理的实际占用率最接近那个代理的目标。如果那种工作类型有一个以上的呼叫，则选择具有最高优先级的或排队时间最长的呼叫。

另一种方法，可使用时间和Docc(j)的某种综合。例如，如果队列中已经超过30秒没有呼叫时，则Docc(j)可被用于呼叫选择。如果任意一个或多个呼叫在队列中已经超过30秒时，则等待最长的呼叫可被选择指定给代理。

系统可以被用来以代理的实际占用率对比目标占用率的显示图52的形式，为每个呼叫类型提供实时报告，并且手动地经过用户站(即PC54)或自动地在自动引导机控制下，提供调整各个代理的目标占用率的机制。这种解决办法的优点是：，经过PC54(此后称为“用户”)工作，它给呼叫中心管理一种易于控制代理指定的机制(以目标占用率形式)，并在需要的场合提供可预测的代理使用。

在所说明的实施中，对每个代理就他的涉及服务呼叫的技能熟练程度，给予评估并指定一个技能等级。一个代理可被指定一个表示为0和10之间的任意数的技能等级(也就是说，在这里，10指定最高的熟练等级，0指示不熟练)，增量为1。表IV是一技能矩阵示例，可用来对代理分类。

表IV

	英国人	西班牙人	女式服装	男式服装	鞋类
	英国人	西班牙人	女式服装	男式服装	鞋类	代理#1	1	0	5	9	3
代理#2	9	3	5	1	8	代理#1	1	0	5	9	3
代理#2	9	3	5	1	8	代理#3	5	5	7	2	0

代理的熟练程度可认为是半固定的数据的一个示例，这一数据可由矩阵生成器62使用，用于产生目标占用率矩阵。固定的和可变的数据也可以使用。

固定数据可包括每一工作类型所需要的技能类型表。表也可由ACD32管理的工作类型形成。可以为每一工作类型需要的每一技能规定一个最低技能等级。优先号数也可提供给每一工作类型。

可变化的数据可包括每一代理i的目标总代理占用率(Tocc(i))(下面也称总目标占用率)。例如，一个代理可有85％，95％或甚至100％的目标总代理占用率。进一步说，可变数据可包括特定工作类型的一个或多个目标代理占用率。

可变化的数据也包括每一工作类型所期望的呼叫负荷。所期望的负荷可以是到达率和服务时间，后者或许是代理专用的。可变化的数据也可以包括在任意时间周期内被安排工作的代理表。

在固定的，半固定的和可变化的数据已通过PC54提供之后，矩阵生成器62可形成初始目标占用率矩阵。在形成初始目标占用率矩阵中，矩阵生成器62必须确定在目标矩阵中某个代理对于任意特定工作类型是否有资格取得一个占用率数值。

为了确定一个代理对于一种工作类型的适用性，矩阵生成器62可评估每个代理的有关工作类型的资格。每个代理i必须具有超过工作类型所需要的最低等级的技能。实际上，代理i关于技能k的技能Ask1(j，k)。另外，任意特定工作类型j的技能要求WSk1(j，k)。另外，任意特定工作类型可要求包括多于一个被评估过的技能的技能组，换句话说，对于将被指定工作类型(j)的代理，对所有的k来说，ASk1(i，k)≥WSk1(j，k)。

在表II的示例中，某个机构会在特定的地理区域中促销鞋制品，已知此区域包括大量的西班牙人，并对此项促销使用了预定的电话号码。回答这种电话号码的呼叫，将至少需要两种技能(也就是说，能够说西班牙语以及了解鞋类)。对每一技能，需要最低的技能等级。

矩阵生成器62的任务是确定一个目标占用率矩阵，它可使代理的技能与工作类型的要求之间的技能匹配最大化而同时为每一工作类型分配符合此工作类型最低技能需求的足够资源。

完成这个任务的方法将是利用混合的线性/整数编程技术，解决被约束的最佳化问题。正规的最佳化问题表示在下面。最佳化问题P1：

为了清楚的目的，使用下述术语：

c是第c群集(cluster)，c＝1，……，c，

C是群集数，

E_j是第j工作类型的负荷，用爱尔朗(Erlang)表示，

S_j是工作类型j的服务等级目标，

j是第j种工作类型，j＝1，……，J

J是工作类型数，

Ljc是工作类型j和群集C的目标占用率的下界，

n_c是群集c中的代理数，

N_Erlang(s，1)是利用爱尔朗排队假定，在用爱尔朗表示的负荷1情况下，达到服务等级S所需要的代理数，

是一个函数目标占用率映射到实际占用率的组，

(O_{11} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}) \cdot \cdot \cdot, O_{1 c} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}), O_{21} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}) \cdot \cdot \cdot, O_{J 1} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}) \cdot \cdot \cdot, O_{JC}),

是一个函数，将目标占用率映射到工作类型j和群集C的实际占用率，

r_c是群集专用标度参数的比率，

Rc是第c群集的总职责目标占用率，

是将目标占用率映射到工作类型j的相应的实际服务等级，

是所有目标占用率的组：

(T₁₁…，T_1c，T₂₁…，T_J1…，T_JC)，

T_jc是工作类型j和群集C的目标占用率，

U_jc是工作类型j和群集C的目标占用率的上界，

α_j是将劳动力分配给工作类型j的比例常数，

β_j是从工作类型j抽调劳动力的比例常数，

ΔNj^Erlang(S_j ⁽²⁾，S_j ⁽¹⁾)是在爱尔朗假定下，第j种工作类型，达到服务等级目标，S_j ⁽²⁾，所需要的劳动力，与达到服务等级，S_j ⁽¹⁾，所需要的劳动力之间的差异，

ΔT_ic是第j种工作类型的第C群集的目标占用率中的改变总量；

r_c是用于将劳动力分配到员工配备不足的工作类型的群集标度参数，和

η_c是用于将劳动力分配到员工配备过度的工作类型的群集标度参数。

给定加权系数f，以找出使φ(T)最小化的矩阵T，这里φ(T)＝fM_S(T)+(1-f)M_D(T)，假定

C 1 : Σ_{j = 1}^{J}

T_{ij} = ρ_{i}, i = 1 \cdot \cdot \cdot I

C 2 : Σ_{i = 1}^{I} T_{ij} &GreaterEqual; W_{j}, i = 1 \cdot \cdot \cdot I, j = 1 \cdot \cdot \cdot J,

和

C3：0≤T_ij≤U_ij，i＝1…I，j＝1…J。

在这里，M_S是测量良好技能指定的好处的量度，M_D测量由于许多代理分担工作负荷而引起的队列减小。联系中心管理者可选择系数f，以便折衷这些或许相互有竞争的需要。下一节将详细地描述这些量度。

解决发展目标占用率矩阵T的问题的其他方法，包括另一种可供选择的最优化公式，在这里，严格约束C1，C2，可通过在目标函数中放置它们的加权型式，或通过对通常的搜索策略例如迭代修正进行重新排序的方法而被放松。

在初始目标占用率矩阵完成之后(根据预测的负荷周期地更新)，矩阵生成器62可将目标占用率矩阵传送至路由器50。随着对每个呼叫的处理，路由器50根据目标占用率矩阵与实际占用率矩阵之间的比较，可首先确定呼叫类型，然后选择代理。所选代理的标识符可以路由器50传送至交换机46，然后完成用户36，38与所选代理40，42，44之间的连接。

首先转到ACD系统的操作，将提供信号流程的一般说明。随着信号流程的说明，将提供关于自动引导机56如何利用信号流程，调整目标占用率矩阵以适应呼叫负荷和类型的变化的讨论。

随着呼叫被处理，交换机46可检测呼叫到达事件，并将这个事件(图2，消息流程#1)传送主路由器50。例如，交换机46可为每一个呼叫指定一个唯一的呼叫标识符(ID)。根据呼叫相关信息交换机46可给此呼叫指定呼叫类型。对于每个呼叫，交换机46可组成一个呼叫到达事件消息1(包括呼叫ID和呼叫类型)，用于传送至路由器50。

交换机46也可监视和检测被放弃的呼叫。被放弃的呼叫可以是在它与代理连接之前，被呼叫者挂断的入呼叫，或者是在代理还没有与呼叫连接之前，在被呼叫的用户挂断的呼叫。对于每次放弃，交换机46可组成一个“呼叫放弃事件”消息1(包括呼叫ID和放弃的特点)用于传送至路由器50。

交换机46也可监视代理的状态。随着代理登录，交换机46将代理的标识符(ID)加至激活表，当呼叫连接至代理的时候，此代理的标识符被加至非可用表。当对代理的呼叫完成时，交换机46检测到呼叫完成，并将此代理ID加至可用表。对于代理状态的每一次变化，交换机46可组成一个代理状态改变消息1(包括代理ID和新的状态)，用于传送至路由器50。

一旦收到从交换机46来的“呼叫到达事件”消息1，路由器50就可选择一个代理，指定给呼叫(如上所述)。然后，路由器50可将包括呼叫ID和代理ID的“路由判决”消息(图1，消息#2)传送至交换机46。

路由器50也可周期性地向交换机46传送“请求代理状态”消息2。交换机46可回复“代理状态”消息1，它指示特定代理(或所有代理)的当前状态。

交换机46可组成并向统计处理器48传送消息3，该处理器维护关于呼叫中心状态的统计资料。消息3可包括“呼叫到达事件”(包括呼叫ID和工作类型)，“呼叫放弃事件”(包括呼叫ID)，“呼叫处理事件”(包括呼叫ID)，“呼叫完成事件”(包括呼叫ID)和“呼叫保持事件”(包括呼叫ID)。

统计处理器48可组成若干“呼叫中心状态”消息8，9，传送至自动引导机56用于重新分配代理的职责，和传送至显示器52用于用户观察。“呼叫状态”消息8，9可包括对每种工作类型的平均应答速度(ASA)，每种工作类型的服务等级(SVL)，工作类型的呼叫放弃百分率，代理和工作类型的实际代理占用率，工作类型的呼叫达到率，代理和工作类型的呼叫处理时间，工作类型的当前出现的呼叫，工作类型的当前排队的呼叫，以及工作类型的当前保持的呼叫。

路由器50也可组成并传发若干“路由器至自动引导机”消息4。消息4可包括代理的“代理注册事件”，代理的“代理注销事件”，代理和工作类型的“观测代理占用率”，代理和工作类型的目标占用率变化，以及工作类型的“队列优先级变化”。

自动引导引擎56可组成并传送若干“自动引导机至路由器”消息5。“自动引导机至路由器”消息5可包括代理和工作类型的“目标占用率变化”，和工作类型的“队列优先级变化”。

自动引导引擎56也可组成并转送若干“路由器至矩阵生成器”消息6。“路由器至矩阵生成器”消息6可包括代理的“代理注册事件”，和代理的“代理注销事件”。

矩阵生成器62可组成并向路由器50发送若干“矩阵生成器至路由器”消息7。“矩阵生成器至路由器”消息7可包括代理表，工作类型表和占用率矩阵。

统计处理器48也可组成并经过自动引导引擎56传送若干“呼叫中心状态至预报器”消息9a。“呼叫中心状态至预报器”消息可包括工作类型的呼叫“观测到达率”，日时和/或周期，和代理的“观测处理时间”，工作类型和日时和/或周期。

数据库可组成并传送“数据库至自动引导机”消息10。“数据库至自动引导机”消息10可包括工作类型的呼叫“预期到达率”，代理和工作类型的呼叫“预期处理时间”，代理和技能的“代理技能等级”，工作类型的任何“代理限制”，代理和工作类型的“目标ASA”，代理和工作类型的“目标SVL”，以及代理和工作类型的“目标放弃率”。

自动引导机可组成并直接向矩阵生成器62传送“自动引导机至矩阵生成器”消息11。“自动引导机至矩阵生成器”消息11可包括被称为“矩阵生成器控制接口”的第一类型消息，和被称为“目标占用率矩阵变化”的第二类型消息。“目标占用率矩阵变化”消息可包括代理和工作类型的矩阵改变信息。

“矩阵生成器控制接口”消息可包括一些变化，例如代理注册/注销事件，有关于代理的配置更新，工作类型和优先权，更新有关于代理和工作类型的单个矩阵，“生成新矩阵”消息和“指定新矩阵使用”消息。

自动引导机56可组成并向性能预测器58传送“自动引导机至性能预测器”消息12。“自动引导机至性能预测器”消息12可包括“代理表”，“群集表”，“工作类型表”，“占用率矩阵”，工作类型的“排队优先权表”，工作类型的“呼叫到达率”，代理群集和工作类型的“处理时间”，工作类型的“保持时间”。这里使用的“群集表”确定在任何特定呼叫类型中有同一工作指定的代理。

性能预测器58根据从自动引导机56向性能预测器58传送的所建议的变化，可组成并传送若干“性能预测器至自动引导机”消息13。“性能预测器至自动引导机”消息13可包括工作类型的预测ASA，工作类型的预测SVL，代理和工作类型的预测“呼叫放弃百分率”，以及群集和工作类型的“群集使用”。

数据库64也可组成并传送若干“数据库至路由器”消息(图1中未示)。“数据库至路由器”消息可包括工作类型的“系统设定排队优先权表”和“路由器”参数设置。“路由器参数”可包括“系统设定排队优先权表”，“最大代理表尺寸”，“最大占用率表尺寸”，“最大申请队列尺寸”，“最大工作类型表尺寸”，“员工配备不足方式”，和“占用率窗”。“系统设定排队优先权表”可包括呼叫队列中优先权的有序系统设定表。“最大代理表尺寸”可包括代理的最大数目(例如3000)，它可被包含在占用率矩阵内。“最大占用率表”可包括特定代理允许的工作类型的最大数目(例如10)。“最大申请队列尺寸”可包括队列允许的最大数目(例如100)。

数据库64可组成并向性能预测器58传送若干“数据库至性能预测器”消息(图1中未示)。“数据库至性能预测器”消息可包括工作类型的呼叫“保持时间”，和上面讨论的“路由器参数”设置。“保持时间”可指定已被保存在有关呼叫队列中的呼叫的时间平均长度。

PC54可向自动引导机56传送若干“用户命令至自动引导机”消息16。“用户命令至自动引导机”消息16可包括代理安排信息，因外部因素(促销活动)而致的呼叫负荷的变化，有关ACD32的操作的系统设定值的变化，等等。

矩阵生成器62可组成并向自动引导机56传送若干“矩阵生成器至自动引导机”消息17。“矩阵生成器至自动引导机”消息17可包括“目标占用率矩阵”和/或“代理能力矩阵”。

数据库64可组成并传送若干“数据库至矩阵生成器”消息18。“数据库至矩阵生成器”消息18可包括技能表，代理约束表，工作类型参数和性能。代理约束表可包括代理ID，代理的“总目标占用率”，代理的“主要负责工作类型”，代理的“主要占用率”，技能的“技能等级”和代理的“许可工作类型”。

“工作类型参数表”可包括工作类型ID，“预期工作负荷”，“员工配备优先选择”和每种工作类型的“要求技能等级”。

“优先选择表”可包括若干可由用户修改的默认值。默认值可包括“默认目标占用率”，“最小占用率值”，“最大占用率”，“每个代理最少工作类型”，“每个代理最大工作类型”，“细调迭代次数”，“迭代次数”，“占用率增量”，“主要职责值”，“行使主要职责”(标志)，“加权FTE”，“加权技能”，“生成阈值”，“细调”(标志)，和“细调忽略记号”(标志)。

数据库64可组成并发送若干“数据库至预报器”消息19。向预报器60传送的“数据库至预报器”消息19可包括工作类型的预期呼叫到达率，日时和/或周期，代理的预期呼叫处理时间，工作类型，日时和/或周期，和工作类型的“历史呼叫话务”，日时和/或周期。

预报器60可组成并传送若干“预报器至自动引导机”消息20。“预报器至自动引导机”消息20可包括工作类型的预报到达率，日时和/或周期，和代理的“预报处理时间”，工作类型，日时和/或周期。

自动引导机56可组成并传送若干“自动引导机至用户视图”消息21。“自动引导机至用户视图”消息21可包括自动引导机性能信息(例如历史与实际呼叫到达率对比，历史代理性能与现实性能对比，等等)。

一旦获得最初的目标占用率矩阵，自动引导机56也就可以通过重新分配代理目标职责(或视需要重新分配代理职责的一部分)，改变矩阵(经过搜索过程)。与自动引导机56有关的术语“搜索处理”，是指建立多个替代的部分代理职责(代理分配方案)，并根据某些预定的准则，选择和执行一种重新分配。为新矩阵而进行的搜索，可通过连续地提供业务常规，或周期性根据一些客观的服务标准(例如，平均应答速度(ASA)，服务等级(SVL)，放弃率(ABN)，等等)，来实现。在周期地进行搜索的场合，处理可以开始，并继续以用户规定的固定次数的循环。

作为更新处理的第一步，自动引导机56可计算另一服务相关参数，叫做自动引导目标函数值，用于估算代理分配方案。一般地，矩阵生成器62生成最初的目标占用率矩阵。一旦初始的目标占用率矩阵生成，自动引导机56就可承担对目标占用率矩阵的维护和更新的控制。

自动引导目标函数值可以与矩阵生成器62用的目标函数值不同，不同之处在于自动引导目标值与跟踪呼叫中心服务参数(例如。服务等级，平均应答速度，放弃率，等等)关系更大，同时保持充分的技能指定。相反，矩阵生成器目标函数值，可用于生成最初的目标占用率矩阵，它可以强调技能匹配和总的呼叫流量，而较少着重于服务参数的估算。

例如，实现的服务等级SVL_j ^realized对期望的服务等级SVL_j ^desired之比，可用作目标函数值，可得到许多呼叫类型的目标，通过在综合可用性处理器55中利用损失加权W_penalty和效益加权W_reward，根据下列等式可提供综合可用性：

U_{total} = W_{reward} \underset{{j &Element; Wtype}_{abundant}}{Σ} ({SVLj}^{realized} / {AVLj}^{desired} - 1) + W_{penalty} \underset{{j &Element; Wtype}_{abundant}}{Σ} ({SVLj}^{realized} / {SVLj}^{desired}) - 1)

自动引导目标函数值提供一种手段，在其他被建议的多种替代代理重新分配的基础上，估算被建议的新的替代代理重新分配。自动引导目标函数的值，通过计算如何使呼叫中心更好地符合由其服务参数(例如ASA，AVL，SVL，ABN，以及ASA，AVL和ABN的加权综合，等等)的量度确定的业务目标，来确定。从若干替代的资源分配中，可选择具有最大值的自动引导目标函数。

此外，自动引导系统30可根据从预报器60传送来的信息，添加前瞻的能力。例如，当前经验的呼叫服务等级和当前经验的呼叫到达率，可由“呼叫中心状态”48中的服务等级处理器和呼叫到达处理器确定。根据被指定的有用的等效全时代理，服务等级和呼叫到达率，可确定的呼叫类型(或ACD32作为一个整体)中任何能力过剩或能力不足。除此之外，实际呼叫到达率可由预报器60作上下调整，以提供预测的呼叫到达率。在估算代理职责的重新分配时，根据预测的呼叫到达率，可以预料和补偿员工配备中的任何过剩或不足。

为生成有针对性的代理分配方案，以校正代理分配中任何被发觉的不足之处，可使用一些搜索策略。图2示出确定最好的代理分配的步骤的流程图。图3是图2过程的图形格式。

图4中表示由自动引导系统30产生效果的一个示例。图4的数据是从有145个代理分担12种要求不同技能的不同应用负荷的工作站收集到的。图4示出对12种应用中的3种(工作类型(Wtype)1，工作类型5和工作类型9)应用测得的服务等级。目标的设置是工作类型1为95％，工作类型5为40％，工作类型9为40％。为代理指定工作类型是随机的。

在开头10分钟(即从0至600秒)期间，是由入呼叫负荷确定服务等级。在其后20分钟(即从600至1905秒)期间，自动引导系统30被启用。可以注意到，工作类型1的SVL显著提高，与它的服务等级目标是一致的。工作类型5和工作类型9的SVL显著降低，与它们的目标也是一致的。从图4可以看出，自动引导系统30能使呼叫中心的管理者为呼叫应答(至呼叫中心可用资源的上限)设置优先权，这种呼叫应答独立于呼叫负荷。

在下面的一般化中，考虑代理的群集C。在群集中，每一群集有n_c个代理，这里，c＝1，…，C。所要求的是，一个给定群集中的所有代理，对每一工作类型具有同一目标职责。代理群集减少那些必须被确定的参数的数目。一般，目标占用率的每一分配可具有形式：

\overset{&LeftRightArrow;}{T} = < T_{11} \cdot \cdot \cdot, T_{1 c}, T_{21,} \cdot \cdot \cdot, T_{J 1}, \cdot \cdot \cdot T_{JC} >,

这里，J是工作类型数，C是在特定工作类型中的群集数。设n_c等于1使问题简化为每一代理认同一种目标职责分配。

对于固定的到达和服务率，分配将给出观测占用率

如下：

\overset{&LeftRightArrow;}{O} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] = < O_{11} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] \cdot \cdot \cdot, O_{1 c} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}], O_{21} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}], \cdot \cdot \cdot, O_{J 1} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}], \cdot \cdot \cdot, O_{JC} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] >,

和观测服务等级

以及工作负荷观测服务等级

和工作负荷可具有形式

\overset{&RightArrow;}{S} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] = < S_{1} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}], \cdot \cdot \cdot, S_{J} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] >

和

\overset{&RightArrow;}{E} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] = < E_{1} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}], \cdot \cdot \cdot, E_{J} [\overset{&LeftRightArrow;}{T}] >,

这里，工作负荷E_j，在爱尔朗系统中，满足表达式

E_{j} = Σ_{c = 1}^{C} O_{jc} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}) n_{c},

并相对于的变化为不变量。一般，对于任何工作类型，j，实际服务等级依赖于总体目标分配，不只是的特定工作类型部分。除此以外，其他服务参数，例如平均应答速度或放弃率或者某些服务参数的综合，也能用以代替

或与其结合。

对于每一工作类型，可以有相关的全时等效(FTE)劳动力N_j，它可由表达式

N_{j} = Σ_{c = 1}^{C} T_{jc} (\overset{&LeftRightArrow;}{T}) n_{c}

定义。与每一服务等级S_j和负荷E_j相应，也有等效劳动力N_j ^Erlang，Sj，它会在离散的，单独队列，爱尔朗系统中获得那种服务等级。劳动力可描述为N_j ^Erlang，Sj＝N_Erlang(S_j，E_j)。

一般，N_j不等于N_j ^Erlang，Sj。更明确地说，这个差异是有关函数的变元的弱函数。但是，由于自动引导机56在目标占用率方面执行相对小的变化，所以，假定N_j等于N_j ^Erlang，Sj所致的误差还是相对较小的，事实上已发现是显著小于绝对误差，否则，这个绝对误差将会在爱尔朗单队列模型和多队列模型之间遇到复杂的路由问题。这个误差可通过每一工作类型(将服务等级的净变化与FTE中的部分变化相联系)的某些预定的渐近规则，进一步减小。

确定新的目标占用率的第一步骤，是自动引导机56将目标占用率J_i，j ^k初始化(100)(图3)为当前的目标分配矩阵。然后，自动引导机56就每一工作类型确定(102)过剩或不足。这可通过对实现爱尔朗队列中的工作类型目标所需的代理数目，与为达到相同假的服务等级所需的代理数目，进行比较而确定。这个处理的特征是表达式ΔN_j ^Erlang(G_j，S_j)＝N_Erlang(G_j，E_j)—N_Erlang(S_j，E_j)中的G_j是服务等级目标，S_j是观测的服务等级。对每一工作类型应用这个处理，就获得就每一工作类型的全时等效(FTE)代理的过剩或不足的表(120)。

一旦已确定FTE代理的过剩或不足，呼叫类型就可被划分为给予者和接受者(102，122)。两个排序表(124，126)可被创建。给予者的第1表(126)可以是能力过剩(超过业务目标)的呼叫类型。接受者(124)的第2表可以是能力不足(业务目标未满足)的呼叫类型。

根据排序表，能力过剩的呼叫类型与能力不足的呼叫类型相关联。代理职责(或代理职责的群集)可被重新指定，从能力最过剩的工作类型转移至能力最不足的呼叫类型。

最过剩和最不足的呼叫类型的选择，可用作减少部分代理的方法。但是，任何其他方法也可使用。

例如，具有类似技能的代理，可根据职责群集起来。然后，整个群集的工作分配可修改为符合新的负荷或新的目标。另一种方法，代理可以在群集之间转移，将代理的工作分配调整至另一群集的职责范围，并将该代理加到这个群集中去。

全部或部分被选择的代理的占用率，可以从能力过剩的工作类型转移至能力不足的工作类型。如果用作重新分配的基础的服务参数是服务等级，那么，另一种可选择的重新分配，可以是最密切符合设想的呼叫到达率的一种，带有这两种呼叫类型业务规则中所规定的设想的服务等级。

根据能力最不足和最过剩的两种呼叫类型，自动引导机56可从能力较少过剩和不足的呼叫类型着手。自动引导机56可经过与过剩到不足相匹配的两个排序表的每一呼叫类型，逐步进行。

在图2的示例中，在第一次迭代中，给予者工作类型(例如B)部分可被转移(128)至接受者工作类型(例如A)。根据转移(130)，目标分配矩阵经过代理的技能约束条件和可用性处理，可被更新(106)。

更新的目标分配矩阵，可被传送至性能预测器58(图2流程图中的标号108)。在性能预测器108中，被估算的性能(例如SVL)可在服务等级估算器57中就每一工作类型而被估算(110)。可计算(112)综合可用性(例如上面关于利用损失和效益加权的SVL的讨论)。

所建议的目标矩阵的综合可用性，可在比较器中与阈值比较(114)，以确定是否将所建议的代理分配方案投入生成。如果综合可用性不超过最低综合性的阈值，那末，包含估算的FTE代理表(120)的新的代理分配方案，将根据所建议的目标占用率矩阵而创建，处理过程将被重复。如果综合使用性超过阈值，那么，代理分配方案可被投入生成。

现在转向性能预测器58，将提供若干快速模化方法的示例，这些方法在可用来选择代理重新分配方案的快速模化处理器59中使用。在第一个示例中，神经网络可用于快速模化呼叫类型之间的转移。神经网络的训练可基于随机地从能力过剩的呼叫类型中选择代理，将所选代理的时间的全部或部分，转移至能力不足的一种或多种呼叫类型。随着每次转移，对相关服务影响效果可被测量、记录和继而用于学习。然后，服务参数的被测值可用于在神经网络中调整权重的设置，以反映所选择的代理在源与目的呼叫类型两者之间转移的效果。

在第二个示例中，离散事件模拟可用于性能预测器58。如上所述，所使用的离散事件模拟方法，可用来适配ACD32的特性。离散事件模拟，可在几台计算机上并行运行，以便加快处理速度。

在第三示例中，曲线拟合程序，例如非线性回归，可用于性能预测器58的快速模化。

如上所讨论的，呼叫类型能力过剩的一些代理，被重新分配至能力不足的呼叫类型。利用上面概述的模型，可快速地评估出任意一组为实现负荷平衡所建议的变化的效力。

例如，第一种可供选择的重新分配建议，可通过这样的方法实现，即将能力过剩的呼叫类型中的过剩的一些代理，平衡到能力不足的呼叫类型中去。这可通过将能力最大过剩的呼叫类型中的一些代理，分配到能力最大不足的呼叫类型中去的方法来完成等等。利用快速模化方法，一些呼叫类型中的预测呼叫到达率与预测服务等级之间的任意过剩或不足，可利用自动引导机56中的分配控制器的操作，在一些呼叫类型中进行平衡。

为了评估所建议的变化对ACD32性能的影响，性能预测器58可计算性能准则中的变化。该影响可根据所计算的目标函数值，和/或根据所选定的服务参数中所计算的变化，来确定。这里根据所选定的服务参数，对于一个最适于校正不足之处的建议的接收准则，可以是：为每一种呼叫类型所预先选定的服务参数，落在此种呼叫类型的业务规则的取值范围内。在这里，根据自动引导目标函数值，准则可以是：所选择的建议，提供目标函数值的最小相对值。

自动引导机56可直接计算所选服务参数的变化。自动引导机56中比较器的操作，可对所计算的一些参数与具有最大改进的所选择的建议，进行比较。对性能提供最大改进的建议，可自动地由自动引导机56进行选择。

在建议(也就是新的目标占用率矩阵)被选定后，自动引导机56可将建议的变化，传送至矩阵生成器62和路由器50。一旦传送至路由器50，根据新的目标占用率矩阵，就可立即指定代理。

前面已描述过根据本发明的已改进的基于技能的呼叫路由系统的方法和装置的特定实施例，目的是说明本发明研制和使用的方式。应该了解，本发明的其他变化和修改的实现以及各个方面对于熟悉技术的人来说，将是明显可见的，并且，本发明不局限于所描述的实施例。因此，可以预料，在所揭示的原理和这里权利要求的基本范围和实质精神之内的任何和所有的修改，变化和等效形式，都与本发明相关。

Claims

1.一种方法，其用于在具有被指定给多种呼叫类型的多个代理的呼叫分配系统中，在呼叫类型中动态地重新指定代理职责，这种方法包括步骤：

根据所测得的服务参数和相应的目标服务参数，检测被指定给多种呼叫类型中的每一呼叫类型的代理职责中的不足之处；和

在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配。

2.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处处的代理分配的步骤进一步包括：预测代理重新分配的多种方案中的每一方案的性能。

3.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：确定代理重新分配的多种方案中每一方案的性能的步骤进一步包括：使用单个排队爱尔朗模型，以逼近最适合于校正不足之处处的代理分配。

4.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：测定不足之处处的步骤进一步包括：为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型，测量服务参数。

5.如权利要求4所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：测定不足之处处的步骤进一步包括：将所测得的服务参数与目标服务参数比较。

6.如权利要求5所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的步骤进一步包括：为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算服务参数。

7.如权利要求6所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的步骤进一步包括：在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的服务参数中，计算综合可用性。

8.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：测定不足之处的步骤进一步包括：为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型，测量平均应答速度。

9.如权利要求8所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：测定不足之处的步骤进一步包括：将所测得的平均应答速度与阈值比较。

10.如权利要求9所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于不足之处的代理分配的步骤进一步包括：为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算多种呼叫类型中的每一呼叫类型的平均应答速度。

11.如权利要求10所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的步骤进一步包括：在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的平均应答速度中，计算综合可用性。

12.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：检测的不足之处的步骤进一步包括：为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型，测量呼叫放弃率。

13.如权利要求12所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：检测不足之处的步骤进一步包括：将所测得的放弃率与阈值比较。

14.如权利要求13所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的步骤进一步包括：为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算多个呼叫类型中的每一呼叫类型的放弃率。

15.如权利要求14所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的步骤进一步包括：在为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的放弃率中，计算综合可用性。

16.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：预测代理分配的步骤进一步包括：从多种呼叫类型的第一呼叫类型到第二呼叫类型，重新分配一个代理的部分时间。

17.如权利要求1所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的方法，其特征在于：预测最适合于校正不足之处的代理分配的步骤进一步包括：对提供每个时间周期内处理的最大有关呼叫数的代理分配方案，进行识别。

18.一种装置，其用于在具有被指定给多种呼叫类型的多个代理的呼叫分配系统中，在呼叫类型中动态地重新指定代理职责，这种装置包括：

根据所测得的服务参数和相应的目标服务参数，检测被指定给多种呼叫类型中的每一呼叫类型的代理职责中的不足之处的装置；和

在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的装置。

19.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的装置进一步包括：用于预测代理重新分配的多种方案中的每一方案的性能的装置。

20.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：确定代理重新分配的多种方案中每一方案的性能的装置进一步包括：用于使用单个排队受尔朗模型逼近最适合于校正不足之处的代理分配的装置。

21.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：测定不足之处的装置进一步包括：用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型测量服务参数的装置。

22.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：测定不足之处的装置进一步包括：用于将所测得的服务参数与目标服务参数比较的装置。

23.如权利要求22所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处代理分配的装置进一步包括：用于为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案估算服务参数的装置。

24.如权利要求23所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的装置进一步包括：用于在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的服务参数中，计算综合可用性的装置。

25.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：测定不足之处的装置进一步包括：用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型测量平均应答速度的装置。

26.如权利要求25所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：测定不足之处的装置进一步包括：用于将所测得的平均应答速度与阈值比较的装置。

27.如权利要求26所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于不足之处的代理分配的装置进一步包括：用于为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案估算多种呼叫类型中的每一呼叫类型的平均应答速度的装置。

28.如权利要求27所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的装置进一步包括：用于在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的平均应答速度中，计算综合可用性的装置。

29.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：检测的不足之处的装置进一步包括：用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型测量呼叫放弃率的装置。

30.如权利要求29所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：检测不足之处的装置进一步包括：用于将所测得的放弃率与阈值比较的装置。

31.如权利要求30所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的装置进一步包括：用于为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算多个呼叫类型中的每一呼叫类型的放弃率的装置。

32.如权利要求31所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：为多种呼叫类型中的每一呼叫类型估算服务参数的装置进一步包括：用于在为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的放弃率中，计算综合可用性的装置。

33.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：预测代理分配的装置进一步包括：用于从多种呼叫类型的第一呼叫类型到第二呼叫类型重新分配一个代理的部分时间的装置。

34.如权利要求18所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：预测最适合于校正不足之处的代理分配的装置进一步包括：用于对提供每个时间周期内处理的最大有关呼叫数的代理分配方案进行识别的装置。

35.一种装置，其用于在具有被指定给多种呼叫类型的多个代理的呼叫分配系统中，在呼叫类型中动态地重新指定代理职责，这种装置包括：

统计处理器，其适用于根据所测得的服务参数和相应的目标服务参数，检测被指定给多种呼叫类型中的一种呼叫类型的代理职责中的不足之处；和

自动引导机，其用于在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配。

36.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：用于在多种呼叫类型中确定最适合于校正不足之处的代理分配的装置进一步包括：性能预测器，其适用于预测代理重新分配的多种方案中的每一方案的性能。

37.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：自动引导机进一步包括：适用于使用单个排列爱尔朗模型以逼近最适合于校正不足之处的代理分配的装置。

38.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：确定不足之处的统计处理器进一步包括服务等级处理器，其适用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型测量服务参数。

39.如权利要求38所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于进一步包括比较器，其适用于将所测得的服务参数与目标服务参数比较。

40.如权利要求39所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：自动引导机进一步包括性能预测器，其适用于为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算服务参数。

41.如权利要求40所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：自动引导机进一步包括：实用性处理器，其适用于在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案估算的服务参数中，计算综合可用性。

42.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：统计处理器进一步包括：平均应答速度处理器，其适用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型，测量平均应答速度。

43.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于进一步包括：比较器，其适用于将所测得的平均应答速度与阈值比较。

44.如权利要求43所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于：自动引导机进一步包括：性能预测器，其适用于为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算多种呼叫类型中的每一呼叫类型的平均应答速度。

45.如权利要求44所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于性能预测器还包括：实用性预测器，其适用于在为替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的平均应答速度中，计算综合可用性。

46.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于统计处理器进一步包括：放弃处理器，其适用于为多种呼叫类型中的至少一些呼叫类型，测量呼叫放弃率。

47.如权利要求46所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于进一步包括：比较器，其用于将所测得的放弃率与阈值比较。

48.如权利要求47所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于自动引导机进一步包括：性能预测器，其适用于为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案，估算多个呼叫类型中的每一呼叫类型的放弃率。

49.如权利要求48所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于进一步包括：可用性处理器，其适用于在为多个替代的代理重新分配的多个方案中的每一方案所估算的放弃率中，计算综合可用性。

50.如权利要求35所述的在呼叫类型中动态地重新指定代理职责的装置，其特征在于自动引导机进一步包括：目标矩阵，其适用于从多种呼叫类型的第一呼叫类型到第二呼叫类型，重新分配一个代理的部分时间。