JP2002297848A - Attending schedule preparing device for telephone operator, schedule preparing device, wait time estimating device, methods for the above, program and recording medium - Google Patents

Attending schedule preparing device for telephone operator, schedule preparing device, wait time estimating device, methods for the above, program and recording medium

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JP2002297848A
JP2002297848A JP2001098131A JP2001098131A JP2002297848A JP 2002297848 A JP2002297848 A JP 2002297848A JP 2001098131 A JP2001098131 A JP 2001098131A JP 2001098131 A JP2001098131 A JP 2001098131A JP 2002297848 A JP2002297848 A JP 2002297848A
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JP
Japan
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processing
time
solution
schedule
evaluation value
Prior art date
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Pending
Application number
JP2001098131A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kaoru Yamaji
薫 山路
Kazuyuki Yoshimura
和之 吉村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Nippon Telegraph and Telephone East Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Nippon Telegraph and Telephone East Corp
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Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, Nippon Telegraph and Telephone East Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2001098131A priority Critical patent/JP2002297848A/en
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Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain the optimum solution in preparing an attending schedule for a plurality of telephone operators and to estimate the wait time. SOLUTION: A day scheduler 30 prepares an attending schedule of the plurality of operators, and at that time, the optimizing processing for obtaining the optimum solution using SA method is conducted to obtain an attending schedule table 70. On the other hand, an evaluation value creasing part 10 performs queuing operation taking the tolerance time of a calling subscriber, talking time based on the past actual data, a call interval distribution showing the number of calls to the designated time, and the number of operators as parameters, thereby obtaining the evaluation value for evaluating the solution in the optimizing processing.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、再利用可能な人、
装置等の資源の作業スケジュールを所定の目標値が得ら
れるように作成する電話オペレータの着台スケジュール
作成装置、方法、スケジュール作成装置、方法、待ち時
間予測装置、方法、及び各装置におけるコンピュータが
実行するためのプログラム、プログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
The present invention relates to a reusable person,
Telephone operator's landing schedule creation device, method, schedule creation device, method, waiting time estimation device, method, and computer executed by each device for creating a work schedule of resources such as devices so as to obtain predetermined target values And a computer-readable recording medium on which the program is recorded.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より、コールセンターにおける複数
のオペレータは、例えば15分を1コマとして交換台に
着くようにしている。その場合、1日の合計コマ数、連
続勤務コマ数、昼休みコマ数、他の休憩コマ数等が労働
基準法等の就業規則により定められ、また、各オペレー
タにより異なる複数の1日の勤務パターン(勤務開始・
終了時刻、夜勤等)が定められる等、様々の制約条件が
ある。また、オペレータの能力にもばらつきがある。
2. Description of the Related Art Conventionally, a plurality of operators in a call center arrive at an exchange board, for example, every 15 minutes as one frame. In this case, the total number of frames per day, the number of continuous work frames, the number of lunch break frames, the number of other break frames, etc. are determined by work rules such as the Labor Standards Law, and a plurality of daily work patterns that differ depending on each operator. (Start work /
End time, night shift, etc.). Further, there is a variation in the ability of the operator.

【0003】従って、各オペレータの着台スケジュール
を作成する場合は、上記の諸条件を満足しながら、かつ
所定の目標値(発呼者の短い待ち時間、少ない呼損率)
が得られるようにする必要がある。このために従来よ
り、専門のスケジュール担当者が、経験と勘による手作
業で作成する方法や、計算機によりあらゆる組み合わせ
を列挙してそれぞれ計算し、一番よいものを見つける厳
密解法、及びGA(遺伝的アルゴリズム)手法を用いる
方法等が行われている。
Therefore, when preparing a landing schedule for each operator, a predetermined target value (short waiting time of caller, small loss probability) while satisfying the above conditions is satisfied.
Needs to be obtained. For this purpose, specialized schedulers have traditionally created a manual method based on experience and intuition, enumerated all combinations using a computer, calculated each combination, and found an exact solution to find the best one. Algorithm) has been used.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、スケジ
ュール担当者が手作業で行う方法は、多大の時間を要す
ると共に、得られた解が最適解か否かを評価することが
できないので、最適解でないまま運用される場合が多
く、このため、待ち時間や呼損率が目標値以下になって
しまうという問題があった。また、計算機による厳密解
法の場合は、オペレータの人数が多くなり規模が大きく
なると、組み合わせが指数関数的に増大し、良質の解を
得ることが不可能になるという問題があった。さらに、
GA手法を用いる方法は、変異操作による交叉の結果、
親の悪い部分ばかりを引き継いだ子(解)ができる可能
性や、突然変異により最適解から大幅に離れた解が作ら
れる可能性があるため、最適解を見つけるまでに時間が
かかるという問題があった。
However, the method that is manually performed by a scheduler requires a great deal of time, and it is not possible to evaluate whether or not the obtained solution is an optimal solution. In many cases, the system is operated, and therefore, there has been a problem that the waiting time and the call blocking rate become lower than the target values. Further, in the case of the exact solution using a computer, there is a problem that if the number of operators increases and the scale increases, the number of combinations increases exponentially, and it becomes impossible to obtain a good quality solution. further,
The method using the GA method is the result of crossover by mutation operation,
The problem is that it takes time to find the optimal solution because there is a possibility that a child (solution) that inherits only the bad part of the parent can be created and a solution that is far from the optimal solution can be created by mutation. there were.

【0005】本発明は上記の問題を解決するためになさ
れたもので、短時間で最適解が得られるようにすると共
に、待ち時間を予測できるようにすることを目的として
いる。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and has as its object to enable an optimum solution to be obtained in a short time and to be able to predict a waiting time.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明による電話オペレータの着台スケジュール
作成装置においては、SA法を用いて最適解を求める最
適化処理を行うことにより、複数のオペレータの着台ス
ケジュールを作成するスケジュール作成手段と、発呼者
の我慢時間と、過去の実データに基づく通話時間と、所
定時間に対するコール数を示すコール間隔分布と、オペ
レータ数とをパラメータとして待ち行列演算を行うこと
により、前記最適化処理において生成される解の評価を
行うための評価値を求める評価値作成手段とを設けてい
る。
In order to achieve the above object, a telephone operator's mounting schedule creating apparatus according to the present invention performs an optimization process for finding an optimal solution using the SA method. Schedule creation means for creating an operator's arrival schedule, caller's patience time, call time based on past actual data, call interval distribution indicating the number of calls for a predetermined time, and the number of operators as parameters Evaluation value generating means for obtaining an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization processing by performing a queue operation;

【0007】また、本発明による電話オペレータの着台
スケジュール作成方法は、SA法を用いて最適解を求め
る最適化処理を行うことにより、複数のオペレータの着
台スケジュールを作成すると共に、発呼者の我慢時間
と、過去の実データに基づく通話時間と、所定時間に対
するコール数を示すコール間隔分布と、オペレータ数と
をパラメータとして待ち行列演算を行うことにより、前
記最適化処理において生成される解の評価を行うための
評価値を求める評価値を作成するようにしている。
[0007] In addition, the telephone operator's landing schedule creation method according to the present invention creates an arrival schedule for a plurality of operators and performs call processing by performing optimization processing for finding an optimal solution using the SA method. By performing a queuing operation using the patience time, call time based on past actual data, call interval distribution indicating the number of calls for a predetermined time, and the number of operators as parameters, a solution generated in the above-described optimization processing is obtained. An evaluation value for obtaining an evaluation value for performing the evaluation is created.

【0008】また、本発明によるスケジュール作成装置
は、ランダムに到来する処理要求に応じて複数の処理手
段が処理を行うシステムにおける各処理手段のスケジュ
ール作成装置であって、SA法を用いて最適解を求める
最適化処理を行うことにより、複数の処理手段の処理ス
ケジュールを作成するスケジュール作成手段と、処理要
求者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理時間
と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布と、処
理手段数とをパラメータとして待ち行列演算を行うこと
により、前記最適化処理において生成される解の評価を
行うための評価値を求める評価値作成手段とを設けてい
る。
Further, a schedule creation device according to the present invention is a schedule creation device for each processing means in a system in which a plurality of processing means perform processing in response to processing requests arriving at random. The schedule creation unit creates a processing schedule for a plurality of processing units by performing an optimization process for determining the processing time, the processing requester's patience time, the processing time based on past actual data, and the number of requests for a predetermined time. An evaluation value generating means for obtaining an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization processing by performing a queue operation using the request interval distribution and the number of processing means as parameters is provided.

【0009】また、本発明によるスケジュール作成方法
は、ランダムに到来する処理要求に応じて複数の処理手
段が処理を行うシステムにおける各処理手段のスケジュ
ール作成方法であって、SA法を用いて最適解を求める
最適化処理を行うことにより、複数の処理手段の処理ス
ケジュールを作成すると共に、処理要求者の我慢時間
と、過去の実データに基づく処理時間と、所定時間に対
する要求数を示す要求間隔分布と、処理手段数とをパラ
メータとして待ち行列演算を行うことにより、前記最適
化処理において生成される解の評価を行うための評価値
を作成するようにしている。
A schedule creation method according to the present invention is a schedule creation method for each processing means in a system in which a plurality of processing means perform processing in response to a processing request that arrives at random. By performing an optimizing process for obtaining a processing schedule, a processing schedule of a plurality of processing means is created, and a request interval distribution indicating a patience time of a processing requester, a processing time based on past actual data, and a request number for a predetermined time. By performing a queue operation using the parameter and the number of processing means as parameters, an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization processing is created.

【0010】また、本発明による待ち時間予測装置は、
ランダムに到来する処理要求に応じて複数の処理手段が
処理を行うシステムにおける前記処理要求者の待ち時間
を予測する待ち時間予測装置であって、処理要求者の我
慢時間と、過去の実データに基づく処理時間と、所定時
間に対する要求数を示す要求間隔分布と、処理手段数と
をパラメータとして待ち行列演算を行うことにより前記
待ち時間を算出する演算手段を設けている。
[0010] Further, the waiting time prediction device according to the present invention comprises:
A waiting time estimating device for estimating the waiting time of the processing requester in a system in which a plurality of processing means performs processing in response to a processing request that arrives at random. There is provided an operation means for calculating the waiting time by performing a queue operation using the processing time based on the request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time and the number of processing means as parameters.

【0011】また、本発明による待ち時間予測方法は、
ランダムに到来する処理要求に応じて複数の処理手段が
処理を行うシステムにおける前記処理要求者の待ち時間
を予測する待ち時間予測方法であって、処理要求者の我
慢時間と、過去の実データに基づく処理時間と、所定時
間に対する要求数を示す要求間隔分布と、処理手段数と
をパラメータとして待ち行列演算を行うことにより前記
待ち時間を予測するようにしている。
Further, the waiting time prediction method according to the present invention comprises:
A waiting time prediction method for predicting the waiting time of the processing requester in a system in which a plurality of processing units perform processing in response to processing requests arriving at random, comprising: a patience time of the processing requester; The waiting time is predicted by performing a queue operation using a processing time based on the request, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and the number of processing means as parameters.

【0012】また、本発明による電話オペレータの着台
スケジュール作成装置及びスケジュール作成装置で用い
られるプログラムは、SA法を用いて最適解を求める最
適化処理を行うことにより、複数の処理手段の処理スケ
ジュールを作成するスケジュール作成処理と、処理要求
者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理時間と、
所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布と、処理手
段数とをパラメータとして待ち行列演算を行うことによ
り、前記最適化処理において生成される解の評価を行う
ための評価値を求める評価値作成処理とをコンピュータ
に実行させるためのプログラムである。
In addition, the telephone operator's landing schedule creation device and the program used in the schedule creation device according to the present invention perform an optimization process for finding an optimum solution by using the SA method, so that the processing schedule of a plurality of processing means can be improved. Schedule creation processing, processing requester's patience time, processing time based on past actual data,
An evaluation value creation process for obtaining an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization process by performing a queue operation using a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time and the number of processing means as parameters. Is a program for causing a computer to execute.

【0013】また、本発明による待ち時間予測装置で用
いられるプログラムは、処理要求者の我慢時間と、過去
の実データに基づく処理時間と、所定時間に対する要求
数を示す要求間隔分布と、処理手段数とをパラメータと
して待ち行列演算を行うことにより、処理要求者の待ち
時間を算出する演算をコンピュータに実行させるための
プログラムである。
The program used in the waiting time estimating apparatus according to the present invention includes a processing requester's patience time, a processing time based on past actual data, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and a processing means. This is a program for causing a computer to execute an operation for calculating a waiting time of a process requester by performing a queue operation using a number as a parameter.

【0014】[0014]

【作用】従って、本発明によれば、発呼者等の処理要求
者の我慢時間と、通話時間等の処理時間と、所定時間に
対するコール数等の要求数を示す要求間隔分布と、オペ
レータ等の処理手段数とをパラメータとして待ち行列演
算を行うことにより、最適化処理において生成される解
の評価を行うための評価値を求めると共に、SA法を用
いて最適解を求める最適化処理を行い、その際、上記評
価値を用いて解を評価することにより、複数のオペレー
タ等の処理手段の良好な処理スケジュールを短時間に作
成することができる。また、上記評価値を用いて時刻に
応じた待ち時間及び呼損率を予測することができる。
Therefore, according to the present invention, there is provided a patience time of a requester such as a caller, a processing time such as a talk time, a request interval distribution indicating the number of requests such as the number of calls for a predetermined time, an operator and the like. By performing a queue operation using the number of processing means as a parameter, an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization process is obtained, and an optimization process for obtaining an optimum solution using the SA method is performed. At this time, by evaluating the solution using the evaluation value, a good processing schedule of the processing means such as a plurality of operators can be created in a short time. Also, the waiting time and the call blocking rate according to the time can be predicted using the evaluation value.

【0015】[0015]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図1は本発明の実施の形態による
コールセンターで用いられるオペレータの着台スケシュ
ール作成装置の構成を示すブロック図である。図1にお
いて、評価値作成部10は、我慢時間(発呼者が電話を
かけて相手が出るまで待つ時の我慢できる待ち時間)、
通話時間(処理時間)分布、コール間隔分布〔コール数
/1sec 〕、その日に勤務するオペレータ数がパラメー
タとして入力され、これらのパラメータに基づいて待ち
行列演算を行うことにより、評価値20をrisk.datとい
うファイルとして作成し出力する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an operator's mounting schedule creation device used in a call center according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, an evaluation value creation unit 10 includes a patience time (a patience wait time when a caller waits until a caller makes a call and the other party comes out),
Talk time (processing time) distribution, call interval distribution [number of calls / 1 sec], and the number of operators working on that day are input as parameters, and a queue operation is performed based on these parameters to obtain an evaluation value of 20. Create and output as a file called dat.

【0016】1日スケジューラ30は、最適解を見つけ
るためのアルゴリズムとしての手法であるSA(Simula
ted Annealing )法を用いて前述した諸条件を考慮して
最適解を得る最適化処理を行うことにより、各オペレー
タの着台スケジュールを作成する。その際、上記最適化
処理で生成される解を評価するのに、評価値作成部10
で作成された評価値20を用いる。そして、例えば図8
に示すような1日のオペレータの着台スケジュール表
と、図9のような1日の各時刻における発呼者の平均待
ち時間を示すグラフを作成して出力する。
The daily scheduler 30 is an SA (Simula), which is an algorithm for finding an optimal solution.
By performing an optimizing process for obtaining an optimal solution in consideration of the above-described conditions using the ted Annealing method, a landing schedule for each operator is created. At this time, in order to evaluate the solution generated by the above-described optimization processing, the evaluation value creation unit 10
Is used. And, for example, FIG.
And a graph showing the average waiting time of the caller at each time of day as shown in FIG. 9 is output.

【0017】このために、入力部40より上記パラメー
タや上記諸条件等を入出力制御部50を介して予め入力
し、設定する。また、上記着台スケジュール表や平均待
ち時間を示すグラフは、入出力制御部50を介して表示
部60で表示することができる。また、1日スケジュー
ラ30は、上記着台スケジュール表に基づいて各オペレ
ータのローテーション表を作成して表示してもよい。
For this purpose, the above parameters, the above various conditions and the like are inputted in advance from the input unit 40 via the input / output control unit 50 and set. The landing schedule table and the graph indicating the average waiting time can be displayed on the display unit 60 via the input / output control unit 50. Further, the daily scheduler 30 may create and display a rotation table for each operator based on the arrival schedule table.

【0018】次に、評価値作成部10について説明す
る。まず、入力されるパラメータについて図2を参照し
て説明する。上記コール間隔分布は、指数分布で近似で
きることが証明されているので、図2(a)のように過
去の実データに基づく1秒間の平均コール数をλとする
指数分布P(t) として入力される。図2(a)のどのカ
ーブを選ぶかは、その日に予想される状況に応じて管理
者が決めるものとする。
Next, the evaluation value creating section 10 will be described. First, input parameters will be described with reference to FIG. Since it has been proven that the call interval distribution can be approximated by an exponential distribution, as shown in FIG. 2A, the call interval distribution is input as an exponential distribution P (t) where the average number of calls per second based on past actual data is λ. Is done. The administrator selects which curve in FIG. 2A is to be selected according to the situation expected on that day.

【0019】上記通話時間は、図2(b)のように過去
の実データに基づいてモデル化された通話時間分布によ
る階段関数P[j] が用いられる。また、上記我慢時間
は、図2(c)のようにt0 一定で、ここでは、例えば
t0 =7秒とする。また、オペレータ数nが設定され
る。評価値作成部10は、これらの4つのパラメータを
用いて待ち行列演算により待ち時間(及び/又は呼損
率)を評価値するための評価値(risk.dat)20を求め
る。
As the call time, a step function P [j] based on a call time distribution modeled on the basis of past actual data as shown in FIG. 2B is used. The endurance time is constant at t0 as shown in FIG. 2 (c), and here, for example, t0 = 7 seconds. Further, the number of operators n is set. The evaluation value creation unit 10 obtains an evaluation value (risk.dat) 20 for evaluating the waiting time (and / or the call blocking rate) by a queue operation using these four parameters.

【0020】次に、評価値20について図3〜図6を参
照して説明する。図3はオペレータ数n人の場合におけ
る待ち行列演算を説明するための図である。図におい
て、 t0:我慢時間 tn:電話がかかってきた時刻(n:1 〜m) τ:電話がかかってきたとき、一番早く取れるオペレー
タが空くまでの時間(待ち時間) tm:次に電話が取られる時刻 Tn:通話時間(処理時間、n:1 〜m ) τsum:待ち時間合計 τav: 平均待ち時間 とする。
Next, the evaluation value 20 will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a diagram for explaining the queue operation when the number of operators is n. In the figure, t0: patience time tn: time the call arrived (n: 1 to m) τ: time until the first available operator becomes available when the call arrives (waiting time) tm: next call Tn: Talk time (processing time, n: 1 to m) τsum: Total waiting time τav: Average waiting time

【0021】図3において、オペレータ全員が塞がって
いるT1 〜Tn の間におけるtm1の時点で電話がかかっ
てきた場合、例えばtm2の時点でオペレータ1が一番早
く空くことが通話時間Tn より予想されるとき、τ=t
m1〜tm2が待ち時間となる。従って、このτが我慢時間
t0 を超えると呼損となる。
In FIG. 3, when a call is received at time tm1 between T1 and Tn when all the operators are closed, for example, it is expected from the call time Tn that the operator 1 will be available first at time tm2. Τ = t
m1 to tm2 is the waiting time. Therefore, if this τ exceeds the endurance time t0, call blocking occurs.

【0022】図4は評価値20を示すもので、図示のよ
うにオペレータ数op(X軸)及びコール間隔分布(Y
軸)に対する待ち時間pr(又は呼損)(Z軸)を3次
元座標に表したグラフである。
FIG. 4 shows the evaluation value 20. As shown, the number of operators op (X-axis) and the call interval distribution (Y
3 is a graph in which the waiting time pr (or call loss) (Z-axis) with respect to (axis) is expressed in three-dimensional coordinates.

【0023】即ち、評価値20とは、オペレータ数とコ
ール数との全ての組み合わせについて時刻に応じた待ち
時間を求め、そのうち我慢時間t0 以内に収まる待ち時
間が得られる組み合わせからなるものである。
That is, the evaluation value 20 is a combination of the waiting times corresponding to the time for all combinations of the number of operators and the number of calls, of which the waiting time within the patience time t0 is obtained.

【0024】図5は図4の評価値20を求めるための待
ち行列演算処理のフローチャートを示す。図5におい
て、まず、tm を適当な時点に決めた後(S1)、その
時点で空いているオペレータがいるか否かを判断し(S
2)、いないときは予想される待ち時間τを求める(S
3)。次に、このτが待ち時間t0 (=7秒)以内であ
るかを調べ(S4)、t0 以内でないときは呼損として
カウントする(S5)。τがt0 以内であれば平均待ち
時間τavを求める。ここで、lはこれまで待たされた人
数を示す(S6)。そして、τavに基づいて新たにtm
を求め(S7)、通話時間Tm を決めた後(S8)、S
1に戻る。
FIG. 5 is a flowchart of a queue calculation process for obtaining the evaluation value 20 of FIG. In FIG. 5, first, tm is determined at an appropriate time (S1), and it is determined whether or not any vacant operator is present at that time (S1).
2) If not, find the expected waiting time τ (S
3). Next, it is checked whether this τ is within the waiting time t0 (= 7 seconds) (S4), and if it is not within t0, it is counted as a call loss (S5). If τ is within t0, the average waiting time τav is determined. Here, 1 indicates the number of people who have been waiting until now (S6). Then, tm is newly added based on τav.
(S7), and after determining the talk time Tm (S8), S
Return to 1.

【0025】図6は上記のようにして求められた評価値
20の一例を示す。図示のように、評価値20は、オペ
レータ数1〜n人の各場合について、コール数、待ち時
間、呼損率の各値の組み合わせとして示されている。図
6において、例えばオペレータが1人の場合、コール数
が1回のときは待ち時間は3.014967秒、呼損率
は0.204450であり、コール数が4回のときは待
ち時間は6.747799秒、呼損率は0.53341
0であることを示している。また、オペレータが3人の
場合、コール数が1回のときは待ち時間は0.5469
74秒、呼損率は0.002440であり、コール数が
3回のときは待ち時間は1.348658秒、呼損率は
0.045520であることを示している。このような
評価値20は、後述する1日スケジューラ30によるS
A法を用いた最適化処理で生成される解を評価するのに
用いられる。
FIG. 6 shows an example of the evaluation value 20 obtained as described above. As shown in the figure, the evaluation value 20 is shown as a combination of the values of the number of calls, the waiting time, and the call blocking rate for each of the cases of 1 to n operators. In FIG. 6, for example, when there is one operator, the waiting time is 3.014967 seconds and the call loss rate is 0.204450 when the number of calls is one, and the waiting time is 6.747799 when the number of calls is four. Seconds, call blocking rate is 0.53341
0 is shown. When the number of operators is three, the waiting time is 0.5469 when the number of calls is one.
74 seconds, the call blocking rate is 0.002440, and when the number of calls is three, the waiting time is 1.348658 seconds and the call blocking rate is 0.045520. Such an evaluation value 20 is calculated by S
It is used to evaluate the solution generated by the optimization process using the method A.

【0026】次に、1日スケジューラ30について説明
する。図7は1日スケジューラ30で行われるSA法に
よる最適化処理を示すフローチャートである。まず、図
8に示す最終的に最適解として得られる着台スケジュー
ル表の初期値としてのスケジュールSch を作成する(S
11)。この初期値としてのスケジュールSch は、予め
入力部40から入力された様々な条件を考慮して作成さ
れる。
Next, the daily scheduler 30 will be described. FIG. 7 is a flowchart showing the optimization process by the SA method performed by the daily scheduler 30. First, a schedule Sch is prepared as an initial value of a landing schedule table finally obtained as an optimal solution shown in FIG. 8 (S
11). The schedule Sch as the initial value is created in consideration of various conditions input from the input unit 40 in advance.

【0027】様々な条件としては、 ・オペレータ数n、1日に予測される時刻に応じたコー
ル数(トラヒック値)。 ・1人のオペレータの1日の合計着台コマ数、連続着台
コマ数、昼休みコマ数、休憩コマ数、オペレータにより
異なる複数の1日の勤務パターン、オペレータの能力等
の現時点ではどうしても動かすことのできないもの。複
数の勤務パターンとしては、例えば、週休、勤務開始・
終了時刻、夜勤時刻等がそれぞれシフトした例えば図8
に示すようなA、B〜Fのパターンであってよい。
Various conditions include: the number of operators n, the number of calls (traffic value) according to the time predicted for one day. At present, the total number of frames per day, the number of consecutive frames, the number of lunch breaks, the number of breaks, the number of daily work patterns depending on the operator, the operator's ability, etc. Things that cannot be done. Multiple work patterns include, for example,
For example, FIG. 8 in which the end time, night shift time, and the like are shifted.
And patterns A, B to F as shown in FIG.

【0028】・その他に、例えば曜日、月、季節等によ
るコール数の変動分や、特殊な事情によるその日のコー
ル数の変動分を考慮して設定してよい。これらの諸条件
は管理者により設定・変更され、入力部40から入出力
制御部50を介して入力される。
In addition, it may be set in consideration of a change in the number of calls due to, for example, a day of the week, a month, a season, or the like, or a change in the number of calls of the day due to special circumstances. These conditions are set and changed by the administrator, and are input from the input unit 40 via the input / output control unit 50.

【0029】次に、上記スケジュールSch を評価値20
を用いて評価することにより、評価fを得る(S1
2)。次に、変異操作を行い、スケジュールSch を変形
したスケジュールSch ’を生成する(S13)。このス
ケジュールSch ’は、スケジュールSch をそれぞれ変形
するための3つのパターンからなる変異操作A、B、C
を予め用意しておき、そのうちの任意に選択した1つの
変異操作に基づいてSch を変形したものである。
Next, the schedule Sch is evaluated with an evaluation value of 20.
The evaluation f is obtained by performing evaluation using (S1).
2). Next, a mutation operation is performed to generate a schedule Sch ′ that is a modification of the schedule Sch (S13). This schedule Sch 'is a mutation operation A, B, C composed of three patterns for respectively modifying the schedule Sch.
Are prepared in advance, and Sch is modified based on one mutation operation arbitrarily selected among them.

【0030】上記3つの変異操作A、B、Cは、変形の
程度が少しづつ異っているものである。例えば、 A:オペレータの1日の前半又は後半における1コマを
入れ替える。 B:前半の1コマと後半の1コマとを入れ替える。 C:開始時刻と終了時刻を変更する。
The three mutation operations A, B, and C have slightly different degrees of deformation. For example, A: One frame is exchanged in the first half or the second half of the day of the operator. B: One frame in the first half and one frame in the second half are exchanged. C: Change the start time and end time.

【0031】次に、このスケジュールSch ’について評
価値20を用いて評価することにより、評価f’を得る
(S14)。そして、fとf’とを比較し(S15)、
f’が高いときはf’を残すが、f’がfより悪かった
ときは、ある確率を以って何れか一方を残す。そして、
S13に戻り、再び上記パターンA、B、Cから任意の
1つを選択してスケジュールSch ’を作成して評価を行
う。以下、同様の処理を指定回数(例えば10万回以
上)繰り返すことにより、最適解を得ることができる。
Next, by evaluating the schedule Sch ′ using the evaluation value 20, an evaluation f ′ is obtained (S14). Then, f and f ′ are compared (S15),
When f 'is high, f' is left, but when f 'is worse than f, one of them is left with a certain probability. And
Returning to S13, any one of the patterns A, B, and C is selected again, a schedule Sch 'is created, and evaluation is performed. Hereinafter, an optimum solution can be obtained by repeating the same processing a specified number of times (for example, 100,000 times or more).

【0032】上記評価の方法は、オペレータの人数毎に
コール数とそれぞれ組み合わせ、図4、図6の評価値2
0から各組み合わせと対応する組み合わせを求め、待ち
時間が我慢時間以内の組み合わせが得られる率を評価
f、f’とすることで行われる。尚、待ち時間が我慢時
間を超える組み合わせが得られる率を呼損率とする。
The above evaluation method combines the number of calls with the number of operators for each of the number of operators, and the evaluation value 2 shown in FIGS.
A combination corresponding to each combination is obtained from 0, and the rate at which a combination in which the waiting time is within the patience time is obtained is evaluated f and f '. Note that the rate at which a combination in which the waiting time exceeds the patience time is obtained is referred to as a blocking rate.

【0033】この最適解に基づいて「良い着台スケジュ
ール表70」を作成し、Sch.dat というファイルとして
出力することができる(S17、S18)。ここで、
「良い着台スケジュール表」とは、待ち時間が我慢時間
t0 (7秒)以内で、かつ平均待ち時間が小さいもの、
即ち、目標値を達成したものであり、図8にその一例を
示す。図8の例ではは、オペレータ数16人で、1コマ
が15分単位であり、黒いコマが着台時、白いコマは休
憩時を表す。このようにスケジュール表は、複数のコマ
の列が着台パターンとして表現されている。
Based on the optimal solution, a "good mounting schedule table 70" can be created and output as a file called Sch.dat (S17, S18). here,
"Good landing schedule table" means that the waiting time is within the tolerable time t0 (7 seconds) and the average waiting time is small,
That is, the target value has been achieved, and FIG. 8 shows an example thereof. In the example of FIG. 8, the number of operators is 16 and one frame is a unit of 15 minutes. A black frame indicates a stand, and a white frame indicates a break. As described above, in the schedule table, a row of a plurality of frames is represented as a landing pattern.

【0034】また、図9に示すような1日における各時
刻の平均待ち時間の予測を示すグラフ80もwait.datと
いうファイルとして作成することができ、さらに、着台
スケジュール表から各オペレータのローテーション表を
作成することもできる。
A graph 80 indicating the average waiting time at each time in one day as shown in FIG. 9 can also be created as a file called wait.dat. You can also create tables.

【0035】以上説明したように、本実施の形態による
最適化処理においては、SA法を用いたことにより、解
の生成の変異操作時に従来のGA法のように交叉や突然
変異が生じることがないので、極端に悪い解が出てくる
ことがなく、少ない繰り返し処理回数で統計的に短時間
に確実に最適解を得ることができる。実験の結果では、
従来の人手による作業時間の1/30の短時間でスケジ
ューリングすることができた。
As described above, in the optimization processing according to the present embodiment, the use of the SA method may cause crossover or mutation as in the conventional GA method when performing a mutation operation for generating a solution. Since there is no such solution, an extremely bad solution does not appear, and the optimal solution can be obtained reliably in a short time statistically with a small number of iterations. In the results of the experiment,
Scheduling could be performed in a short time of 1/30 of the conventional manual operation time.

【0036】また、最適化処理において、3つの変異操
作の1つを選択して解を生成すると共に、解の評価に際
しては、良いものは全て採用するが、悪い評価値のもの
も必ずしも棄却しないため、何度か悪い例を生成しつ
つ、次には今までよりもっと良い解を見つける可能性が
高く、その速度も速くすることができる。これは、例え
るならば、いくつかの山が連なっている中で、一番高い
山の頂きを探す場合、良い解(高い方向)にしか進まな
ければ、ある小さい山の頂上へは行かれても、他の高い
山へ行くためには、一度下らないと行かれないことから
も想像することができる。
In the optimization process, one of the three mutation operations is selected to generate a solution. In evaluating the solution, all the good ones are adopted, but those with bad evaluation values are not always rejected. Therefore, while generating bad examples several times, it is likely that the next time a better solution will be found than before, and the speed can be increased. For example, if you look for the highest mountain peak in a series of mountains, if you go only a good solution (high direction), you will go to the top of a small mountain But you can imagine that you have to go down once to get to another high mountain.

【0037】また、上述した最適化処理で得られた最適
解は厳密には最適解に最も近い解であるので、場合によ
っては1日のうちで待ち時間が我慢時間t0 を超える時
間が予測されることがある。その場合には、その時間の
みに補充のオペレータを着台させることにより、他の時
間におけるオペレータの無駄な勤務をなくすことができ
る。
Since the optimal solution obtained by the above-described optimization processing is strictly the closest to the optimal solution, in some cases, it is predicted that the waiting time exceeds the patience time t0 in one day. Sometimes. In such a case, the replenishment operator is laid only at that time, so that the operator's useless work at other times can be eliminated.

【0038】尚、評価値作成部10に入力するための4
つのパラメータや、1日スケジューラ30に設定する諸
条件を得るために、予めPBX(構内電話交換機)から
必要なデータ、例えばコール数(トラヒック値)等のデ
ータを得るようにしてもよい。このようにすることによ
り、管理者が入力部40からパラメータや諸条件等を入
力設定する必要がなく、必要なデータを自動的に得るこ
とができる。
It is to be noted that 4 to be input to the evaluation value creation unit 10
In order to obtain one parameter and various conditions set in the one-day scheduler 30, necessary data such as data such as the number of calls (traffic value) may be obtained in advance from a private branch exchange (PBX). By doing so, it is not necessary for the administrator to input and set parameters, various conditions, and the like from the input unit 40, and necessary data can be obtained automatically.

【0039】以上説明した実施の形態は、電話オペレー
タの着台スケジュール作成装置であるが、本装置の技術
思想は、一般的なスケジュール作成装置及び待ち時間予
測装置に適用することができる。その場合、スケジュー
ル作成装置は、ランダムに到来する処理要求(コールセ
ンターにおける発呼に相当)に対して複数の処理手段
(同、オペレータに相当し、再利用可能な人、装置等の
資源)が処理して終了するようなシステムにおいて、各
処理手段の担当スケジュールを作成することができる。
Although the embodiment described above is an apparatus for preparing a landing schedule for a telephone operator, the technical concept of this apparatus can be applied to a general schedule preparing apparatus and a waiting time estimating apparatus. In this case, the schedule creation device processes a plurality of processing means (corresponding to an operator and resources such as reusable persons and devices) in response to a randomly-arrived processing request (corresponding to a call in a call center). In a system in which the processing is terminated, a schedule in charge of each processing means can be created.

【0040】上記スケジュール作成装置の実施の形態に
おいては、評価値作成部に入力する4つのパラメータと
しては、要求間隔分布、処理時間、要求者(要求する人
又は装置)の我慢時間及び処理手段数が用いられる。評
価値作成部はこれらのパラメータを用いて待ち行列演算
を行うことにより評価値を作成する。また、前記1日ス
ケジューラに相当するスケジュール作成手段は、SA法
を用いて前記3つの変異操作A、B、Cの1つを選択す
ることにより解を生成しながら最適化処理を行い、その
際、生成された解を上記評価値を用いて評価することに
より、各処理手段のスケジュール表及び時刻に応じた要
求者の待ち時間を示すグラフを作成することができる。
In the above-described embodiment of the schedule creation device, the four parameters to be input to the evaluation value creation unit are the request interval distribution, the processing time, the patience time of the requester (requester or device), and the number of processing means. Is used. The evaluation value creation unit creates an evaluation value by performing a queue operation using these parameters. The schedule creating means corresponding to the one-day scheduler performs an optimization process while generating a solution by selecting one of the three mutation operations A, B, and C using the SA method. By evaluating the generated solution using the above evaluation value, it is possible to create a schedule table of each processing means and a graph indicating the waiting time of the requester according to the time.

【0041】また、待ち時間予測装置の実施の形態にお
いては、評価値作成部により上記要求間隔分布、処理時
間、我慢時間、処理手段数の4つのパラメータを用いて
待ち行列演算を行うことにより、時刻に応じた待ち時間
(予測待ち時間)を得ることができる。
Further, in the embodiment of the waiting time prediction device, the evaluation value creating unit performs a queue operation using the four parameters of the request interval distribution, the processing time, the patience time, and the number of processing means. A waiting time (predicted waiting time) according to the time can be obtained.

【0042】このような、スケジュール作成装置及び待
ち時間予測装置は、例えば、複数のエレベータの使用ス
ケジュールや待ち時間、レストラン等の席の使用スケジ
ュールや客の待ち時間、複数の受付係のスケジュールや
客の待ち時間、トイレにおける複数のボックスの使用ス
ケジュールや待ち時間を知りたい場合等々、複数の人又
は装置が、ランダムなタイミングで到来する処理要求に
応じて何らかの処理(作業)を行う場合に広く適用する
ことができる。
Such a schedule creation device and a waiting time prediction device include, for example, a use schedule and a waiting time of a plurality of elevators, a use schedule of a seat of a restaurant and the like, a waiting time of a customer, a schedule of a plurality of receptionists and a customer. Widely applicable when multiple people or devices perform some kind of processing (work) in response to a processing request that arrives at random timing, such as when you want to know the waiting time, the use schedule and waiting time of multiple boxes in the toilet, etc. can do.

【0043】次に、本発明の実施の形態によるプログラ
ム及びこのプログラムを記録する記録媒体について説明
する。図1の前述した動作に基づく処理及び各フローチ
ャートに示す処理を、本発明による電話オペレータの着
台スケジュール作成装置、スケジュール作成装置、待ち
時間予測装置におけるコンピュータシステムのCPUが
実行するためのプログラムは、本発明によるプログラム
を構成する。
Next, a program according to an embodiment of the present invention and a recording medium for recording the program will be described. A program for executing the processing based on the above-described operation of FIG. 1 and the processing shown in each flowchart by the CPU of the computer system in the telephone operator's landing schedule creation device, schedule creation device, and waiting time prediction device according to the present invention includes: A program according to the present invention is configured.

【0044】また、このプログラムを記録するための記
録媒体は、本発明によるコンピュータ読み取り可能な記
録媒体を構成する。この記録媒体としては、光磁気ディ
スク、光ディスク、半導体メモリ、磁気記録媒体等を用
いることができ、これらをROM、RAM、CD−RO
M、フロッピー(登録商標)ディスク、メモリカード等
に構成して用いてよい。
The recording medium for recording the program constitutes the computer-readable recording medium according to the present invention. As this recording medium, a magneto-optical disk, an optical disk, a semiconductor memory, a magnetic recording medium, or the like can be used.
M, a floppy (registered trademark) disk, a memory card, or the like.

【0045】またこの記録媒体は、インターネット等の
ネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラ
ムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコン
ピュータシステム内部のRAM等の揮発性メモリのよう
に、一定時間プログラムを保持するものも含まれる。
The recording medium is a fixed medium such as a volatile memory such as a RAM inside a computer system serving as a server or a client when a program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. The one that holds the time program is also included.

【0046】また上記プログラムは、このプログラムを
記憶装置等に格納したコンピュータシステムから伝送媒
体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により他のコ
ンピュータシステムに伝送されるものであってもよい。
上記伝送媒体とは、インターネット等のネットワーク
(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のよう
に、情報を伝送する機能を有する媒体をいうものとす
る。
The above program may be transmitted from a computer system in which the program is stored in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium.
The transmission medium refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.

【0047】また、上記プログラムは、前述した機能の
一部を実現するためであってもよい。さらに、前述した
機能をコンピュータシステムに既に記録されているプロ
グラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分
ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Further, the above program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can realize the above-described function in combination with a program already recorded in the computer system, that is, a so-called difference file (difference program) may be used.

【0048】従って、このプログラム及び記録媒体を図
1のシステム又は装置とは異なるシステム又は装置にお
いて用い、そのシステム又は装置のコンピュータがこの
プログラムを実行することによっても、各実施の形態で
説明した機能及び効果と同等の機能及び効果を得ること
ができ、本発明の目的を達成することができる。
Therefore, the program and the recording medium are used in a system or apparatus different from the system or apparatus shown in FIG. 1, and the computer of the system or apparatus executes this program, so that the functions described in each embodiment can be achieved. The same function and effect as those described above can be obtained, and the object of the present invention can be achieved.

【0049】[0049]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、S
A法を用いて最適解を求める最適化処理を行うことによ
りスケジュールを作成すると共に、所定のパラメータを
用いて待ち行列演算を行うことにより評価値を求め、こ
の評価値を最適化処理において生成される解の評価を行
うために用いるようにしたので、電話オペレータ等の処
理手段の最適なスケジュールを短時間に作成することが
できると共に、発呼者等の処理要求者の待ち時間を予測
することができる。
As described above, according to the present invention, S
A schedule is created by performing an optimization process for obtaining an optimum solution by using the method A, and an evaluation value is obtained by performing a queue operation using predetermined parameters, and the evaluation value is generated in the optimization process. Because it is used to evaluate solutions, it is possible to create an optimal schedule of processing means such as a telephone operator in a short time and to predict a waiting time of a processing requester such as a caller. Can be.

【0050】また、最適化処理において、変異操作によ
り解を生成する際に、予め用意された複数の変異操作か
らその1つを任意に選択し、選択された変異操作に応じ
て解を生成するようにしたので、最適化処理がより確実
に短時間に行われ、より最適なスケジュールを作成する
ことができる。
In the optimization process, when a solution is generated by a mutation operation, one of a plurality of previously prepared mutation operations is arbitrarily selected, and a solution is generated according to the selected mutation operation. As a result, the optimization process can be performed more reliably in a short time, and a more optimal schedule can be created.

【0051】また、解の初期値及び/又はパラメータの
設定変更を行えるようにしたので、スケジュール作成に
際しての様々な条件に対応することができる。
Further, since the initial value of the solution and / or the parameter setting can be changed, it is possible to cope with various conditions when creating a schedule.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の実施の形態による電話オペレータの
着台スケジュール作成装置を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an apparatus for creating a landing schedule of a telephone operator according to an embodiment of the present invention.

【図2】 評価値作成に用いるパラメータを説明するグ
ラフである。
FIG. 2 is a graph illustrating parameters used for creating an evaluation value.

【図3】 評価値を説明するためのタイミングチャート
である。
FIG. 3 is a timing chart for explaining evaluation values.

【図4】 評価値を説明するためのグラフである。FIG. 4 is a graph for explaining evaluation values.

【図5】 評価値を得る待ち行列演算処理を示すフロー
チャートである。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a queue calculation process for obtaining an evaluation value.

【図6】 評価値の一例を示す構成図である。FIG. 6 is a configuration diagram illustrating an example of an evaluation value.

【図7】 本発明の実施の形態によるSA法を用いて最
適解を得る処理を示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing a process for obtaining an optimal solution using the SA method according to the embodiment of the present invention.

【図8】 本発明の実施の形態による電話オペレータの
着台スケジュール作成装置で作成された着台スケジュー
ル表の一例を示す構成図である。
FIG. 8 is a configuration diagram showing an example of a arrival schedule table created by the arrival schedule creation device of the telephone operator according to the embodiment of the present invention.

【図9】 本発明の実施の形態による電話オペレータの
着台スケジュール作成装置で作成された1日の各時刻に
対する予測待ち時間を示すグラフである。
FIG. 9 is a graph showing the estimated waiting time for each time of day, which is created by the telephone operator's boarding schedule creating apparatus according to the embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 評価値作成部(待ち行列演算) 20 評価値(risk.dat) 30 1日スケジューラ(SA法) 40 入力部 50 入出力制御部 60 表示部 70 着台スケジュール表(sch.dat) 80 各時刻の平均待ち時間(wait.dat) Reference Signs List 10 evaluation value creation unit (queue operation) 20 evaluation value (risk.dat) 30 1-day scheduler (SA method) 40 input unit 50 input / output control unit 60 display unit 70 arrival schedule table (sch.dat) 80 each time Average wait time (wait.dat)

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉村 和之 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continued on the front page (72) Inventor Kazuyuki Yoshimura 2-3-1 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo Nippon Telegraph and Telephone Corporation

Claims (24)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 SA法を用いて最適解を求める最適化処
理を行うことにより、複数のオペレータの着台スケジュ
ールを作成するスケジュール作成手段と、 発呼者の我慢時間と、過去の実データに基づく通話時間
と、過去の実データに基づく所定時間に対するコール数
を示すコール間隔分布と、オペレータ数とをパラメータ
として待ち行列演算を行うことにより、前記最適化処理
において生成される解の評価を行うための評価値を求め
る評価値作成手段とを設けたことを特徴とする電話オペ
レータの着台スケジュール作成装置。
1. A schedule creation means for creating a landing schedule for a plurality of operators by performing an optimization process for finding an optimal solution using the SA method, a caller's patience time, and past actual data. Based on a call time distribution, a call interval distribution indicating the number of calls for a predetermined time based on past actual data, and a queue operation using the number of operators as parameters, the solution generated in the optimization process is evaluated. And an evaluation value generating means for obtaining an evaluation value for the telephone operator.
【請求項2】 前記スケジュール作成手段は、前記最適
化処理における変異操作による解を生成する際、予め用
意された複数の変異操作からその1つを任意に選択し、
選択された変異操作に応じて解を生成することを特徴と
する請求項1記載の電話オペレータの着台スケジュール
作成装置。
2. The schedule creating means, when generating a solution by a mutation operation in the optimization process, arbitrarily selects one of a plurality of mutation operations prepared in advance,
2. The device according to claim 1, wherein a solution is generated according to the selected mutation operation.
【請求項3】 前記解の初期値及び/又は前記パラメー
タの設定変更を行う設定手段を設けたことを特徴とする
請求項2記載の電話オペレータの着台スケジュール作成
装置。
3. An apparatus according to claim 2, further comprising setting means for changing the initial value of the solution and / or setting of the parameter.
【請求項4】 前記解の初期値は、オペレータの勤務時
間の制約条件等により決まるものであることを特徴とす
る請求項3記載の電話オペレータの着台スケジュール作
成装置。
4. The apparatus according to claim 3, wherein the initial value of the solution is determined by constraints on the working hours of the operator.
【請求項5】 前記オペレータの着台スケジュールは、
1日における所定の着台時間単位列による着台パターン
で表現され、前記複数の変異操作は、1日のスケジュー
ルの前半又は後半の1つの着台時間単位を入れ替えたも
の、1日のスケジュールの前半の1つの着台時間単位と
後半の1つの着台時間単位とを入れ替えたもの、1日の
スケジュールの開始と終了の時刻を変更したもの、の3
つであることを特徴とする請求項2、3又は4記載の電
話オペレータの着台スケジュール作成装置。
5. The landing schedule of the operator,
Expressed in a mounting pattern by a predetermined array of mounting time units in one day, the plurality of mutation operations are obtained by exchanging one mounting time unit in the first half or the latter half of the daily schedule. One in which the first half of the arrival time unit is replaced with the second half of the arrival time unit, and one in which the start and end times of the daily schedule are changed.
5. The device according to claim 2, wherein the telephone operator has a schedule.
【請求項6】 前記解の初期値及び/又は前記パラメー
タを求めるのに必要なデータを構内電話交換機から得る
ようにしたことを特徴とする請求項2〜5の何れか1項
に記載の電話オペレータの着台スケジュール作成装置。
6. The telephone according to claim 2, wherein data necessary for obtaining an initial value of the solution and / or the parameter is obtained from a private branch exchange. An operator's boarding schedule creation device.
【請求項7】 SA法を用いて最適解を求める最適化処
理を行うことにより、複数のオペレータの着台スケジュ
ールを作成すると共に、発呼者の我慢時間と、過去の実
データに基づく通話時間と、所定時間に対するコール数
を示すコール間隔分布と、オペレータ数とをパラメータ
として待ち行列演算を行うことにより、前記最適化処理
において生成される解の評価を行うための評価値を求め
る評価値を作成することを特徴とする電話オペレータの
着台スケジュール作成方法。
7. An optimizing process for finding an optimal solution by using the SA method creates a landing schedule of a plurality of operators, and sets a caller's patience time and a call time based on past actual data. And a call interval distribution indicating the number of calls for a predetermined time, and performing a queue operation using the number of operators as parameters to obtain an evaluation value for obtaining an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization process. A method of creating a boarding schedule for a telephone operator.
【請求項8】 前記最適化処理における変異操作による
解を生成する際、予め用意された複数の変異操作からそ
の1つを任意に選択し、選択された変異操作に応じて解
を生成することを特徴とする請求項7記載の電話オペレ
ータの着台スケジュール作成方法。
8. When generating a solution by a mutation operation in the optimization process, arbitrarily selecting one of a plurality of mutation operations prepared in advance and generating a solution according to the selected mutation operation. The method according to claim 7, wherein the telephone operator sets a landing schedule.
【請求項9】 前記解の初期値及び/又は前記パラメー
タの設定変更を行えるようにしたことを特徴とする請求
項7又は8記載の電話オペレータの着台スケジュール作
成方法。
9. The method according to claim 7, wherein the initial value of the solution and / or the setting of the parameter can be changed.
【請求項10】 ランダムに到来する処理要求に応じて
複数の処理手段が処理を行うシステムにおける各処理手
段のスケジュール作成装置であって、 SA法を用いて最適解を求める最適化処理を行うことに
より、複数の処理手段の処理スケジュールを作成するス
ケジュール作成手段と、 処理要求者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理
時間と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布
と、処理手段数とをパラメータとして待ち行列演算を行
うことにより、前記最適化処理において生成される解の
評価を行うための評価値を求める評価値作成手段とを設
けたことを特徴とするスケジュール作成装置。
10. A schedule creation device for each processing means in a system in which a plurality of processing means perform processing in response to processing requests arriving at random, wherein an optimization process for obtaining an optimum solution using an SA method is performed. A schedule creation means for creating a processing schedule for a plurality of processing means, a processing requester's patience time, a processing time based on past actual data, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and a number of processing means. And a queue calculation using the parameters as parameters to obtain an evaluation value for obtaining an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization process.
【請求項11】 前記スケジュール作成手段は、前記最
適化処理における変異操作による解を生成する際、予め
用意された複数の変異操作からその1つを任意に選択
し、選択された変異操作に応じて解を生成することを特
徴とする請求項10記載のスケジュール作成装置。
11. The schedule creating means, when generating a solution by a mutation operation in the optimization process, arbitrarily selects one of a plurality of mutation operations prepared in advance and responds to the selected mutation operation. 11. The schedule creation device according to claim 10, wherein the solution is generated by performing the following.
【請求項12】 前記解の初期値及び/又は前記パラメ
ータの設定変更を行う設定手段を設けたことを特徴とす
る請求項10又は11記載のスケジュール作成装置。
12. The schedule creation apparatus according to claim 10, further comprising setting means for changing the initial value of the solution and / or the setting of the parameter.
【請求項13】 ランダムに到来する処理要求に応じて
複数の処理手段が処理を行うシステムにおける各処理手
段のスケジュール作成方法であって、 SA法を用いて最適解を求める最適化処理を行うことに
より、複数の処理手段の処理スケジュールを作成すると
共に、処理要求者の我慢時間と、過去の実データに基づ
く処理時間と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔
分布と、処理手段数とをパラメータとして待ち行列演算
を行うことにより、前記最適化処理において生成される
解の評価を行うための評価値を作成することを特徴とす
るスケジュール作成方法。
13. A method for creating a schedule for each processing means in a system in which a plurality of processing means perform processing in response to processing requests arriving at random, wherein an optimization process for obtaining an optimum solution using an SA method is performed. In addition to creating a processing schedule for a plurality of processing means, the processing requester's patience time, processing time based on past actual data, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and the number of processing means A schedule calculation method for creating an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization process by performing a queue operation as follows.
【請求項14】 前記最適化処理における変異操作によ
り解を生成する際、予め用意された複数の変異操作から
その1つを任意に選択し、選択された変異操作に応じて
解を生成することを特徴とする請求項13記載のスケジ
ュール作成方法。
14. When a solution is generated by a mutation operation in the optimization process, one of the plurality of mutation operations prepared in advance is arbitrarily selected, and a solution is generated according to the selected mutation operation. 14. The method according to claim 13, wherein:
【請求項15】 前記解の初期値及び/又は前記パラメ
ータの設定変更を行えるようにしたことを特徴とする請
求項13又は14記載のスケジュール作成方法。
15. The method according to claim 13, wherein an initial value of the solution and / or a setting of the parameter can be changed.
【請求項16】 ランダムに到来する処理要求に応じて
複数の処理手段が処理を行うシステムにおける前記処理
要求者の待ち時間を予測する待ち時間予測装置であっ
て、 処理要求者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理
時間と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布
と、処理手段数とをパラメータとして待ち行列演算を行
うことにより前記待ち時間を算出する演算手段を設けた
ことを特徴とする待ち時間予測装置。
16. A waiting time estimating apparatus for estimating a waiting time of a processing requester in a system in which a plurality of processing means perform processing in response to a processing request randomly received, comprising: a patience time of the processing requester; Arithmetic means for calculating the waiting time by performing a queue operation using a processing time based on past actual data, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and the number of processing means as parameters. Waiting time prediction device.
【請求項17】 前記パラメータの設定変更を行う設定
手段を設けたことを特徴とする請求項16記載の待ち時
間予測装置。
17. The waiting time estimating apparatus according to claim 16, further comprising setting means for changing the setting of the parameter.
【請求項18】 ランダムに到来する処理要求に応じて
複数の処理手段が処理を行うシステムにおける前記処理
要求者の待ち時間を予測する待ち時間予測方法であっ
て、 処理要求者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理
時間と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布
と、処理手段数とをパラメータとして待ち行列演算を行
うことにより前記待ち時間を算出することを特徴とする
待ち時間予測方法。
18. A waiting time estimating method for estimating a waiting time of a processing requester in a system in which a plurality of processing means performs processing in response to a processing request that arrives at random, comprising: a patience time of the processing requester; A waiting time prediction, wherein the waiting time is calculated by performing a queue operation using a processing time based on past actual data, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and the number of processing means as parameters. Method.
【請求項19】 前記パラメータの設定変更を行えるよ
うにしたことを特徴とする請求項18記載の待ち時間予
測方法。
19. The waiting time prediction method according to claim 18, wherein the setting of the parameter can be changed.
【請求項20】 SA法を用いて最適解を求める最適化
処理を行うことにより、複数の処理手段の処理スケジュ
ールを作成するスケジュール作成処理と、 処理要求者の我慢時間と、過去の実データに基づく処理
時間と、所定時間に対する要求数を示す要求間隔分布
と、処理手段数とをパラメータとして待ち行列演算を行
うことにより、前記最適化処理において生成される解の
評価を行うための評価値を求める評価値作成処理とをコ
ンピュータに実行させるためのプログラム。
20. A schedule creation process for creating a process schedule of a plurality of processing means by performing an optimization process for finding an optimal solution using the SA method, a process requester's patience time, and past actual data. Based on a processing time, a request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and a queue operation with the number of processing means as parameters, an evaluation value for evaluating a solution generated in the optimization processing is calculated. A program for causing a computer to execute the required evaluation value creation processing.
【請求項21】 処理要求者の我慢時間と、過去の実デ
ータに基づく処理時間と、所定時間に対する要求数を示
す要求間隔分布と、処理手段数とをパラメータとして待
ち行列演算を行うことにより、処理要求者の待ち時間を
算出する演算処理とをコンピュータに実行させるための
プログラム。
21. Performing a queue operation by using the patience time of the processing requester, the processing time based on past actual data, the request interval distribution indicating the number of requests for a predetermined time, and the number of processing means as parameters. A program for causing a computer to execute an arithmetic process for calculating a waiting time of a process requester.
【請求項22】 前記スケジュール作成処理は、前記最
適化処理における変異操作により解を生成する際、予め
用意された複数の変異操作からその1つを任意に選択
し、選択された変異操作に応じて解を生成することを特
徴とする請求項21記載のプログラム。
22. The schedule creation process, when generating a solution by a mutation operation in the optimization process, arbitrarily selects one of a plurality of mutation operations prepared in advance, and responds to the selected mutation operation. 22. The program according to claim 21, wherein the solution is generated by:
【請求項23】 前記解の初期値及び/又は前記パラメ
ータの設定変更処理を設けたことを特徴とする請求項2
1又は22記載のプログラム。
23. The apparatus according to claim 2, wherein an initial value of the solution and / or a setting change process of the parameter are provided.
23. The program according to 1 or 22.
【請求項24】 請求項20〜23に記載されたプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
24. A computer-readable recording medium on which the program according to claim 20 is recorded.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2005084739A (en) * 2003-09-04 2005-03-31 Ricoh Co Ltd Inquiry system, method, and server, and program and recording medium
JP2014215917A (en) * 2013-04-26 2014-11-17 株式会社日立システムズ Queue estimation system, average wait time calculation method, queue length calculation method, average wait time calculation program, and queue length calculation program

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11199059A (en) * 1998-01-06 1999-07-27 Kobe Steel Ltd Cargo handling plan preparing method and device thereof

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11199059A (en) * 1998-01-06 1999-07-27 Kobe Steel Ltd Cargo handling plan preparing method and device thereof

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005084739A (en) * 2003-09-04 2005-03-31 Ricoh Co Ltd Inquiry system, method, and server, and program and recording medium
JP2014215917A (en) * 2013-04-26 2014-11-17 株式会社日立システムズ Queue estimation system, average wait time calculation method, queue length calculation method, average wait time calculation program, and queue length calculation program

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