JP2009026316A - 待ち行列中での待ち時間推定装置 - Google Patents
待ち行列中での待ち時間推定装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009026316A JP2009026316A JP2008208907A JP2008208907A JP2009026316A JP 2009026316 A JP2009026316 A JP 2009026316A JP 2008208907 A JP2008208907 A JP 2008208907A JP 2008208907 A JP2008208907 A JP 2008208907A JP 2009026316 A JP2009026316 A JP 2009026316A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- customer
- queue
- service
- time
- customers
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
- H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
- H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
- H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
- H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
- H04M3/523—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing with call distribution or queueing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
- H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
- H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
- H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
- H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
- H04M3/523—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing with call distribution or queueing
- H04M3/5238—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing with call distribution or queueing with waiting time or load prediction arrangements
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
【課題】待ち行列中のカスタマーの待ち時間を正確に推定する。
【解決手段】待ち行列中のカスタマーの待ち時間を推定する装置及び方法。新しいカスタマーが列に着くと、あるいは他の所望される時点において、システム100は一つ以上の属性に従いサービスを受けている各カスタマーを分類する。そして、この属性に基づき各カスタマーの残りのサービス時間の確率分布を生成する。好ましくは、システム100は一つ以上の属性に従って順番待ちの各カスタマーを分類し、属性に基づいてサービス時間の確率分布を生成する。サービスを受けているカスタマー及び順番待ちのカスタマーの確率分布から、システムは新しいカスタマーの待ち時間を推定する。推定待ち時間は、カスタマーあるいはシステム管理者に知らされる。予想待ち時間には、待ち時間全分布あるいは略式分布が含まれる。
【選択図】図1
【解決手段】待ち行列中のカスタマーの待ち時間を推定する装置及び方法。新しいカスタマーが列に着くと、あるいは他の所望される時点において、システム100は一つ以上の属性に従いサービスを受けている各カスタマーを分類する。そして、この属性に基づき各カスタマーの残りのサービス時間の確率分布を生成する。好ましくは、システム100は一つ以上の属性に従って順番待ちの各カスタマーを分類し、属性に基づいてサービス時間の確率分布を生成する。サービスを受けているカスタマー及び順番待ちのカスタマーの確率分布から、システムは新しいカスタマーの待ち時間を推定する。推定待ち時間は、カスタマーあるいはシステム管理者に知らされる。予想待ち時間には、待ち時間全分布あるいは略式分布が含まれる。
【選択図】図1
Description
本発明は、順番待ちのカスタマーの待ち時間を推定する方法及び装置に関する。
キャパシティの限られたサービスシステムでは、直ちにサービスを受けることのできないカスタマーを、システムリソースが利用できるまで列中で待機させる。このとき、カスタマーにはサービスを受けられるまでの予測時間が知らされないことが多い。ところが、かかる情報を与えられずに長時間待たされると、カスタマーはそのサービスプロバイダに不満を抱く可能性がある。
列中での待機時間に関する情報をカスタマーに与えるために、サービスプロバイダによっては、待ち行列中のカスタマーの位置を特定しているが、このような位置情報では、サービスを受けるまでの待ち時間をカスタマーが決定することはできない。サービスリクエストをさばいているエージェントの数、あるいは、エージェントがサービスリクエストを完了する速度をカスタマーが決定できないからである。また、エージェントがカスタマーからのサービスリクエストを完成する速度を推定するプロバイダもある。サービスリクエストを平均r分で完成するエージェントをs持っているシステムでは、列中k番目に位置するカスタマーは、k*r/s分でサービスを受けることが予想できる。ところが、このように長期にわたる平均から求めた予測値は、特定のケースでは不正確になりやすい。長期の平均が個々の特定ケースに合わないならば、予想時間よりかなり長くカスタマーを待たせることもある。このような場合にも、カスタマーはサービスプロバイダに対して不満を持つ。
正確な予想値の推定は、他の種々の目的にも役立つ。例えば、サービスプロバイダは、最初のサービスが完了した後に、他の施設において追加的なサービスを供給できる。最初の施設での予想待ち時間がわかれば、サービスプロバイダはその後のサービスをより改善できる。また、サービスプロバイダは、予想待ち時間を知ることにより、例えば予想待ち時間が長ければエージェントを増やすなど、利用可能なサービスのキャパシティを調整することもできる。
上記の理由により、待ち行列中でのカスタマーの待ち時間を正確に推定できるシステムが求められている。
従来技術における問題点は、待ち行列中の各カスタマーとサービスを受けている各カスタマーとを、カスタマーの既知の属性およびサービスを供給しているエージェントに基づき分類する装置及び方法により解決される。
上記分類に基づき、本発明のシステムは、各カスタマーの残りのサービス時間の確率分布関数を推定する。推定されたサービス時間の確率分布関数から、システムは、特定時間内に予測される予想退去(departures)数を計算し、さらに、新しいカスタマーがサービスを開始できるまでの予想待ち時間の全確率分布関数を求める。さらに、システムは、すでに待機中の(待ち行列中の)他のカスタマーに対するサービス開始までの待ち時間の全確率分布を算出することもできる。
本発明は、4つの異なる方法のうち一つを用いて新しいカスタマーの予想待ち時間の分布を推定する。第1に、予想待ち時間分布は、サービスを受けているカスタマーと待ち行列中のカスタマーのサービス時間の確率分布関数に基づく。第2に、さらに改良された方法により、新たなカスタマーに先んじて待ち行列中のカスタマーのサービス開始時間を推定する。第3に、エージェントの数がカスタマーの数を上回る場合、待ち時間はエージェントによるサービスの速度に基づき推定される。第4に、エージェントの数が順番待ちのカスタマーの数より少ない場合、待ち時間は順番待ちのカスタマーのサービス時間分布に基づいて推定される。
本発明は、キャパシティの限られたサービスシステムにおいて、新たなカスタマー(またはすでに順番待ちをしているカスタマー)がサービスを受けられるまでの待ち時間の確率分布関数を推定することによって、より向上したサービスを提供する。サービスプロバイダはこの確率分布を使用することによって、カスタマーに対して大体の待ち時間予想を提供することができる。サービスプロバイダはカスタマーに対して、推定される待ち時間の確率分布関数を全て伝えても良いし、若しくは、予想される数値または90番目のパーセント点などの、確率分布関数の概略的説明のみを提供しても良い。サービスプロバイダは更に、予想される推定値の不確定性について、例えば分散量を提供するなどして、何らかの情報を伝えても良い。また更にプロバイダは、推定値を用いてシステムを再形成したり、エージェントを追加または削除して待ち時間予想値を変更することもできる。
サービスを受けているカスタマーと順番待ちをしているカスタマーを含む全てのカスタマーは、一つ以上のカスタマー属性によって分類されている。このカスタマー属性から、各カスタマーに関する残存サービス時間の確率分布関数(「PDF])が算出される。これらのサービス時間PDFによって、システム管理者は、新たに順番待ちに加わるカスタマーに対する待ち時間PDFを予測することができるし、更にすでに順番待ちをしているカスタマーに対する待ち時間PDFも予測することができる。
ランダム数量の「確率分布関数」とは、数量が、全ての可能な値のうち、特定の値と同じかそれ以下である確率を説明するものである。Xがランダム時間であるとすると、その確率分布関数は、G(x)=P(X≦x)、0≦x<∞、即ち各可能なxに対して、Xがxより小さいまたは等しい確率として表すことができる。
図1は、本発明によるシステム100の実施形態を表す。システム100は、容量sを有する複数のエージェントA1−As、および容量qを有する待ち行列110を含む。エージェントA1−Asおよび待ち行列110は、ネットワーク200を通じて、複数のカスタマー(図示せず)と接続される。好適な実施形態においてシステム100は、各エージェントA1−Asおよび待ち行列と接続しているプロセッサ120を含む。プロセッサ120は、エージェントA1−Asの動作を監視し、それによって各エージェントからサービスの供給を受けるカスタマーのサービス要求を監視する。プロセッサは更に、待ち行列110も監視し、それによって待ち行列とその中のカスタマーとの間の動作を監視する。
全てのエージェントがカスタマーの対応をしている場合、新たなカスタマーは待ち行列110の中に入れられる。待ち行列110がいっぱいの場合は、新たなカスタマーは入れられない。システム100がs人数のカスタマーの対応をしていて、k人数のカスタマーが待ち行列にいる場合、新たなカスタマーは待ち行列110のk+1の位置に配置される。新たなカスタマーの到着の際にシステム100は、そのカスタマーが我慢しなければならない待ち時間の予想値を知らせる。システムはまたその他所望の時点で、待ち行列内のカスタマーに、彼らが我慢しなければならない残存待ち時間の予想値を提供することもできる。
本発明による推定方法を図2に示す。システム100は、新たなカスタマーの到着時または所望の時点に、サービス中の各カスタマーの属性を審査する(ステップ1000)。システムは、検出された属性に基づいた各カスタマーiの残存サービス時間に関して、Gi(t)と示される確率分布関数を算出する(ステップ1010)。システムは更に、待ち行列内で新たなカスタマーの前に位置するカスタマーを考慮に入れる。サービス中のカスタマーと同様に、順番待ち中のカスタマーの属性を審査する(ステップ1200)。そのカスタマー属性に基づいてシステムは、各順番待ち中のカスタマーiに対して、カスタマーサービス時間が特定の時間かそれより短くなる確率を表すサービス時間PDF Gi(t)を算出する(ステップ1210)。最終的にシステムは、予測されるサービスからの退去数に基づいて、サービスが始められるまでの待ち時間のPDFを推定する(ステップ1100)。
カスタマーに対してサービス時間PDFを算出するために、システム100は各カスタマーに関する数種の属性を審査する。具体例として、システム100はインターネット接続サービスを提供するものだとする。サービス中のs人数の各カスタマーは、接続時に開始した活動によって分類されることも可能である。図3は、分類に適した数々の確率分布関数を表す。例えば、電子メールを受信するために接続したカスタマーは、接続後ただちに接続中止すると考えられ、このようなカスタマーには図3(a)に示すPDF1が適切だと言える。他のカスタマーは、更に長い接続時間を使用する行動を示し、その場合は図3(b)に示すPDF2が適切だと考えられる。更に他のPDFを、他のカスタマーに指定することもでき、または他の属性に基づいて指定することもできる。他の属性として、一つのエージェントA1の相対効率を考慮に入れて、PDFを算出しても良い。更に、サービスプロバイダの方針が分布に影響を与えることもある。例えば、ヘルプデスクはサービス要求時間を、例えば10分間などの所定時間に限定することもある。その場合、もし限定時間内にカスタマーの問題が解決しない時は、他のサービスプロバイダへ問い合わせるようカスタマーに案内する。このような方針は、図3(c)のPDF3によって示される。サービス中の各カスタマーには、そのカスタマーが時間tまたはそれ以前に接続中止する確率を表すサービス時間PDF Gi(t)が指定される。
サービス中のカスタマーに関する残存サービス時間のPDF算出に特に便利な属性は、経過したサービス時間である。カスタマーがすでにx時間、サービスを受信しているとすると、システムは全てのt値に対して、カスタマーが時間tまでにサービス受信を終わらせる確率を推定する。この推定値は、「条件付きPDF」と称される。図4(a)および4(b)は、PDFと確率密度関数との関係を示す。g(t)が、確率分布関数G(t)に関連する確率密度関数である場合、それらは以下のような関係にある。
曲線gi(t)下の全面積は、確率を表すことから1であるとされる。システム100は、カスタマーサービスが時間xiの間存続したとして、カスタマーサービスが追加時間tの間に終了する確率を表す、条件付きPDF,Gi(t|xi)を算出する。
サービス中のカスタマーに加えて、システム100は、待ち行列内のk人数のカスタマーを、彼らについて知られている属性によって分類するためのPDFを算出する。上述のインターネット接続の例によれば、順番待ちのカスタマーはインターネットサービスを受信していないため、システムは彼らの行動に基づいて分類することはできない。しかしシステム100は、カスタマーのID(識別子)または電話番号などの、制限付きながらも分類を可能にする他の情報を有すると考えられる。カスタマーIDがわかっている場合、システムはカスタマーの以前の行動に基づいてPDFを指定することができる。前述のようにシステム100は、カスタマーの属性とは無関係にPDFを決定する確立した方針を有することがある。PDF Gj(t)は待ち行列中の各カスタマー(1<j<k)に割り当てられ、カスタマーがサービスを終了する時間についての確率を表す。
サービス中または待ち行列中のあるカスタマー群については、推定サービス時間に関して一部の情報しか入手できない。入手可能な情報の例には平均サービス時間miがある。一部の情報しか入手できな場合、システムはサービス時間PDF Gi(t)を入手した一部の情報へ当てはめる。例えば、平均miが与えられたとすると、システムは指数PDF Gi(t)=1−e−t/miを適用できる。カスタマーによっては、平均miは長期平均でなければならない場合がある。
サービス中および待ち行列中のカスタマーに対してサービス時間PDFが求められると、システム100はサービス中のすべてのカスタマーをまとめて、時間間隔[0,t]において最初にサービスを受けているカスタマー群からの予想退去数EDs(t)を次のように推定する。
多くの応用例では、Wの全分布を入手するのが有利である。このような場合、システムは上記の式(9)に従って分布を計算する。しかし他の応用例では、必要な待ち時間の値は1つだけである。このような環境下で、システムは以下のように動作する。
0<α<1については、関係xα=Φ−1(α)(または同値のΦ(Xα)=α)が定義される。すると、wxαはwの分布の約α番目のパーセント点となる。
システムはまた、待ち時間WのPDFについて1つの値からなる総合推定値を生成できる。αとwとの関係により、システムオペレータは自分の推定値をどの程度、積極的または保守的にするかを選択できる。例えば、α=0.90に設定すると、システムオペレータは、推定値以下である確率が90%[α*100%]であるwの推定値を得る。または、α=0.5に設定すると、推定値以下である確率が50%(すなわちメジアン)である推定値を得る。
本発明の第2の実施形態では、新規のカスタマーより先に待ち行列に入っていた各カスタマーがサービスを開始できる時間を推定することによって、待ち時間のより良好な推定値が得られる。システム100は現在サービス中のカスタマーについて、彼らのPDFに基づいて退去数を推定する。システム100は各推定退去数を待ち行列のカスタマーのPDFの開始点として用いる。システム100は待ち行列中のj番目のカスタマーがサービスを開始する時間tjを次のように推定する。
第3の実施形態では、システムは待ち行列中の最初の数人のカスタマーの待ち時間を計算する。この実施形態は、待ち行列中のカスタマー数がエージェント数に対して少ない(つまりk<<s)ときに特に有用である。システムはサービス中のカスタマーの瞬時退去率を推定し、これを待ち行列中の最初の数人のカスタマーに拡張する。待ち行列中の最初のカスタマーの待ち時間は次のように補PDFをもつ。
本発明は、待ち行列にはいっているか、または待ち行列に新しく入るカスタマーがサービスを受け始めるまでに待たなければならない待機時間を推定する方法である。本発明はまた、カスタマーがサービスを終了するまでの予想待機時間を推定する方法および装置として適用できる。本実施形態では、システムは、すでにサービス中のカスタマーや、そのカスタマーの前の待ち行列にいるカスタマーに加えて、カスタマー自身のサービス時間PDFを考慮する。カスタマーiがサービスを完了するのにかかる総時間をTiとすると、そのPDFは2項目からなるPDFから次のコンボリューション積分によって求めることができる。
以上のように説明した本発明は、各カスタマーごとにわかっている属性に基づいて、サービス中のカスタマー、およびおそらくは待ち行列中のカスタマーのサービス時間も推定することによって、待ち行列中のカスタマーが経験するキューイング遅延のより正確で信頼性のある推定値を求める。推定されたサービス時間から、任意のカスタマーの待ち時間を推定できる。またこの推定は、様々な需要に応じるためにエージェントを追加または削減する待ち行列管理者にも有利である。
100 システム、110 待ち行列、120 プロセッサ、200 ネットワーク。
Claims (43)
- 待ち行列におけるカスタマーの待ち時間を予測する方法であって、
サービス中の各カスタマーおよびそのカスタマーに先行するカスタマーについて、
サービス中のカスタマーについて知られている属性に従って、カスタマーを分類し、そのカスタマーの属性に基づいて、そのカスタマーがサービスを終了する時間についての推定を発生し、
待ち行列内のカスタマーに先行する各カスタマーについて、
待ち行列の中で先行するカスタマーについて知られている属性に従って、待ち行列の中で先行するカスタマーを分類し、
待ち行列の中で先行するカスタマーについての属性に基づいて、待ち行列の中で先行するカスタマーについて、そのカスタマーがサービスを終了する時間についての推定を発生し、
サービス中のカスタマーおよび待ち行列の中でカスタマーに先行するカスタマーについての推定に基づいて、待ち行列内のカスタマーのサービスまでの時間を示す推定待ち時間を予測する方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービス中の少なくとも1人のカスタマーについての第1の発生ステップの推定は、そのカスタマーがその時間でサービスを終了する時間についての確率である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
少なくとも一人の待ち行列の中の先行するカスタマーについて第2の発生ステップの推定は、待ち行列内で先行するカスタマーがその時間でサービスを終了する時間ついての確率である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
少なくとも一人のカスタマーについて発生された推定は、確率分布関数である方法。 - 請求項4に記載の方法において、
少なくとも一人のカスタマーの確率分布関数は、カスタマーのサービスの推定中心値の時間に基づいている方法。 - 請求項1に記載の方法において、
待ち行列内で先行する少なくとも一人のカスタマーについて発生された推定は、確率分布関数である方法。 - 請求項6に記載の方法において、
少なくとも一人の待ち行列内で先行するカスタマーの前記確率分布関数は、カスタマーのサービスの時間の推定の中心値に基づいている方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記待ち行列内のカスタマーは、その待ち行列について新しいカスタマーである方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービス中の少なくとも一人のカスタマーについての属性は、一人のカスタマーがサービスを最初に受け始めてからの経過時間である方法。 - 請求項7に記載の方法において、
一人のカスタマーについて発生された推定は、一人のカスタマーが、その一人のカスタマーについての与えられた経過時間のサービスが終了する時間についての確率を示す条件付きの確率分布関数である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービス中の少なくとも一人のカスタマーのものとして知られている属性は、その一人のカスタマーにサービスを提供するエージェントの識別である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービスを受けている少なくとも一人のカスタマーについて知られている属性は、一人のカスタマーについての上限サービス時間である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
待ち行列内の少なくとも一人のカスタマーについて知られている属性は、一人のカスタマーについての上限サービス時間である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービス中の少なくとも一人のカスタマーのものとして知られている属性は、その一人のカスタマーの識別名である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
待ち行列中の少なくとも一人のカスタマーのものとして知られている属性は、その一人のカスタマーの識別名である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
サービス中の少なくとも一人のカスタマーのものとして知られている属性は、その一人のカスタマーの行いである方法。 - 請求項1に記載の方法において、
推定された待ち時間は、サービス開始までの時間である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
推定された待ち時間は、サービス終了までの時間である方法。 - 請求項1に記載の方法において、
上記発生するステップは、待ち行列内のカスタマーがサービスを受け始める時の予測を発生するステップを含む方法。 - 請求項1に記載の方法において、
待ち行列内の少なくとも一人のカスタマーについて発生される推定は、一人のカスタマーがサービスを受け始める予測時間に基づく方法。 - 請求項1に記載の方法において、
予測待ち時間は、推定された確率分布関数である方法。 - 請求項21に記載の方法において、
更に、
推定された確率分布を新しいカスタマーに通信するステップを含む方法。 - 請求項21に記載の方法において、
更に、
推定された確率分についての所定の近似を新しいカスタマーに通信するステップを含む方法。 - 請求項21に記載の方法において、
更に、
推定された確率分布をシステム管理者に通信するステップを含む方法。 - 請求項21に記載の方法において、
更に、
推定された確率分布関数に基づいて資源を配分するステップを含む方法。 - 請求項1に記載の方法において、
推定された待ち時間について待ち行列の中のカスタマーに通信するステップを含む方法。 - 待ち行列におけるカスタマーがシステムからサービスを受けるための待ち時間を予測する方法であって、
サービス中の各カスタマーおよびそのカスタマーに先行するカスタマーについて、
サービス中のカスタマーについて知られている属性に従って、カスタマーを分類するステップと、
サービスを受けている各カスタマーについて、そのサービスを受けているカスタマーの属性に基づいて、そのカスタマーがサービスを終了する時間の確率を示す確率分布関数を発生するステップと、
サービスを受けているカスタマーの確率分布関数に基づいて、システムのサービスの速度を予測するステップと、
このサービスの速度に基づいて待ち行列の中のカスタマーについての待ち時間を予測するステップと、
を含む方法。 - 請求項27に記載の方法において、
サービスを受けているカスタマーの数は、待ち行列の中のカスタマーの数を超えている方法。 - 請求項27に記載の方法において、
上記待ち行列内のカスタマーは、待ち行列の中の先頭である方法。 - 請求項27に記載の方法において、
サービスを受けている少なくとも一人のカスタマーの確率分布関数は、各カスタマーの残りサービス時間の中心値に基づいている方法。 - 待ち行列への新しいカスタマーの待ち時間を予測する方法であって、
待ち行列内のカスタマーについて知られている属性に従って、待ち行列内の複数のカスタマーを分類するステップと、
待ち行列内のカスタマーの属性に従って、カスタマーがサービスを終了する時間についての確率分布を近似する中央値を発生するステップと、
待ち行列内のカスタマーの中央値に基づいて、新しいカスタマーの待ち時間を推定するステップと、
を含む方法。 - 請求項31に記載の方法において、
待ち行列内の各カスタマーは、サービスを受けている複数のカスタマーの一人がサービスを終了するまでサービスを受けず、
待ち行列内のカスタマーは、サービスを受けているカスタマーの数より大きい方法。 - 複数のエージェントおよび待ち行列を含むシステムにおいて、待ち行列内のカスタマーの待ち時間を予測する装置であって、
各エージェントと通信をし、エージェントとの通信におけるカスタマーのアクティビティをモニタするプロセッサであって、このプロセッサは、待ち行列と通信し、
各エージェントに対し、プロセッサは、エージェントと通信しているカスタマーがサービスを完了する確率を示す確率関数を発生し、
プロセッサは更にこの確率関数に基づいて待ち時間を推定するプロセッサと、
新しいカスタマーに対し、推定された待ち時間を通信する通信手段と、
を含む装置。 - 請求項33に記載の装置において、
プロセッサは、モニタされたサービスを受けているカスタマーのアクティビティに基づいて確率関数を発生する装置。 - 請求項33に記載の装置において、
プロセッサは、待ち時間の確率分布を推定する装置。 - 請求項35に記載の装置において、
プロセッサは、待ち時間の中央値を推定する装置。 - 請求項35に記載の装置において、
プロセッサは、待ち時間の所定の百分位数を推定する装置。 - 複数のエージェントおよび待ち行列を含むシステムにおいて、待ち行列内の特定のカスタマーの待ち時間を予測する装置であって、
各エージェントと通信し、各エージェントと通信しているカスタマーのアクティビティをモニタし、かつ待ち行列と通信するプロセッサであって、
待ち行列内の各カスタマーに対し、待ち行列に入ったカスタマーがサービスを完了する時間についての確率を示す第2の確率分布を発生し、
この確率分布に基づいて待ち時間を推定するプロセッサと、
待ち行列内の特定のカスタマーと推定された待ち時間を通信する通信機と、
を含む装置。 - 請求項38に記載の装置において、
特定のカスタマーの到達に従い、プロセッサは、待ち行列内の先行するそれぞれのカスタマーについての待ち時間を推定し、
通信機は、待ち行列内の先行するそれぞれのカスタマーに待ち時間を通信する装置。 - 待ち行列内の特定のカスタマーの待ち時間を予測する方法であって、
サービス中および待ち行列内の複数のカスタマーのそれぞれに対し、
カスタマーの少なくとも一つの属性に基づいて、カスタマーがサービスを完了する時間についての確率を示す確率分布関数を発生するステップと、
サービス中および待ち行列内のカスタマーの確率分布関数に基づいて、特定のカスタマーの待ち時間を推定するステップと、
を含む方法。 - 待ち行列内の最初のカスタマーの待ち時間を予測する方法であって、
サービスを受けている複数のカスタマーのそれぞれに対し、
少なくとも1つの属性に基づいてカスタマーを分類するステップと、
属性に基づいて、サービスを受けているカスタマーがサービスを完了する推定サービス時間を発生するステップと、
推定サービス時間に基づいて、最初のカスタマーについての待ち時間を推定するステップと、
を含む方法。 - 待ち行列内のカスタマーの数がサービス中のカスタマーの数より大きいときに、待ち行列内のカスタマーの待ち時間を予測する方法であって、
そのカスタマーに待ち行列内で先行するカスタマーのそれぞれを少なくとも1つの属性に基づいて、分類するステップと、
待ち行列内の各カスタマーについて、分類の属性に基づいて各カスタマーがサービスを完了する間での予測時間を発生し、待ち行列内の先行するカスタマーについて発生された予測に基づいて待ち行列内のカスタマーについての待ち時間を予測するステップと、
を含む方法。 - 複数のエージェントおよび待ち行列を含むサービスシステムにおけるエージェントの数を割り付ける方法であって、
それぞれがカスタマーにサービスするエージェントをモニタし、カスタマーについてのサービスを終了する時間を推定するステップと、
待ち行列内の複数のカスタマーのそれぞれに対し、
待ち行列内のカスタマーを少なくとも1つの属性に基づいて分類するステップと、
分類に基づいて、待ち行列内のカスタマーについて予測サービス時間を発生するステップと、
予測サービス時間に基づいて、待ち行列内の最後のカスタマーがサービスを受ける間での待ち時間を予測するステップと、
いつ予測待ち時間が所定の待ち時間を超えるかおよびエージェントの数を増やしていつ予測待ち時間が所定の待ち時間を超えるかを判定するステップと、
を含む方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US08/908,042 US6023681A (en) | 1997-08-11 | 1997-08-11 | Method and apparatus for predicting queuing delays |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22731198A Division JP4245693B2 (ja) | 1997-08-11 | 1998-08-11 | 待ち行列中での待ち時間推定方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009026316A true JP2009026316A (ja) | 2009-02-05 |
Family
ID=25425057
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22731198A Expired - Fee Related JP4245693B2 (ja) | 1997-08-11 | 1998-08-11 | 待ち行列中での待ち時間推定方法 |
JP2008208907A Pending JP2009026316A (ja) | 1997-08-11 | 2008-08-14 | 待ち行列中での待ち時間推定装置 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22731198A Expired - Fee Related JP4245693B2 (ja) | 1997-08-11 | 1998-08-11 | 待ち行列中での待ち時間推定方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6023681A (ja) |
EP (1) | EP0899673A3 (ja) |
JP (2) | JP4245693B2 (ja) |
CA (1) | CA2244806A1 (ja) |
Families Citing this family (78)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6330326B1 (en) * | 1998-03-27 | 2001-12-11 | At&T Corp. | Dynamic staffing of service centers to provide substantially zero-delay service |
US6694009B1 (en) | 1999-06-15 | 2004-02-17 | Avaya Technology Corp. | Estimation of a work item's wait-time from the present stages of processing of preceding work items |
US6389028B1 (en) * | 1999-09-24 | 2002-05-14 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | Method and apparatus for providing estimated response-wait-time displays for data network-based inquiries to a communication center |
SE521424C3 (sv) * | 1999-12-17 | 2004-01-08 | Wise Ab Q | System för att tilldela serviceresurser till användare samt anordning för att upprätthålla minst en kö |
US6714643B1 (en) * | 2000-02-24 | 2004-03-30 | Siemens Information & Communication Networks, Inc. | System and method for implementing wait time estimation in automatic call distribution queues |
US6430160B1 (en) * | 2000-02-29 | 2002-08-06 | Verizon Laboratories Inc. | Estimating data delays from poisson probe delays |
AU2001267020A1 (en) * | 2000-05-19 | 2001-12-03 | Enron Broadband Services, Inc. | Commodity trading of bandwidth |
JP4092388B2 (ja) * | 2000-11-10 | 2008-05-28 | 富士通株式会社 | ネットワークを用いたサービス提供方法及びそれを用いたサービス提供システム |
US7003572B1 (en) * | 2001-02-28 | 2006-02-21 | Packeteer, Inc. | System and method for efficiently forwarding client requests from a proxy server in a TCP/IP computing environment |
JP2002297900A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-11 | Ibm Japan Ltd | 業務別応対管理システム、顧客側端末装置、応対側端末装置、管理サーバ、待ち行列監視装置、応対側端末の割り当て方法、および記憶媒体 |
US20030036936A1 (en) * | 2001-08-17 | 2003-02-20 | Steichen Jennifer L. | Computer method and apparatus to estimate customer arrival times using transactional data |
US6772202B2 (en) | 2001-11-28 | 2004-08-03 | Gamespy Industries, Inc. | Queuing system, method and computer program product for network data transfer |
AU756774B1 (en) * | 2001-12-18 | 2003-01-23 | Margaret Roslyn Rossiter | State based management for queue-server systems |
FR2836256B1 (fr) * | 2002-02-18 | 2005-12-30 | France Telecom | Dispositif et procede d'affectation de personnes en attente d'execution de taches a des points |
US7095841B2 (en) | 2002-03-29 | 2006-08-22 | Avaya Technology Corp. | Queued task/queued resource state forecaster |
US7558739B2 (en) * | 2002-10-22 | 2009-07-07 | Avaya Inc. | Method and apparatus for meeting an on-site enterprise service level objective |
US20040078209A1 (en) * | 2002-10-22 | 2004-04-22 | Thomson Rodney A. | Method and apparatus for on-site enterprise associate and consumer matching |
US7765153B2 (en) * | 2003-06-10 | 2010-07-27 | Kagi, Inc. | Method and apparatus for verifying financial account information |
US7770175B2 (en) | 2003-09-26 | 2010-08-03 | Avaya Inc. | Method and apparatus for load balancing work on a network of servers based on the probability of being serviced within a service time goal |
US7933814B2 (en) * | 2003-09-26 | 2011-04-26 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and system to determine if a composite service level agreement (SLA) can be met |
US8094804B2 (en) | 2003-09-26 | 2012-01-10 | Avaya Inc. | Method and apparatus for assessing the status of work waiting for service |
US8724796B2 (en) | 2003-09-30 | 2014-05-13 | Avaya Inc. | Estimation of expected value for remaining work time for contact center agents |
US20050096059A1 (en) * | 2003-10-31 | 2005-05-05 | Frances Jiang | Method of indicating delay |
DE10355477A1 (de) * | 2003-11-27 | 2005-06-23 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren und Vorrichtung zur aktiven Pausengestaltung |
US7376083B2 (en) * | 2003-12-09 | 2008-05-20 | International Business Machines Corporation | Apparatus and method for modeling queueing systems with highly variable traffic arrival rates |
US8472612B1 (en) | 2004-01-29 | 2013-06-25 | Avaya Inc. | Call center customer queue shortcut access code |
US8457300B2 (en) | 2004-02-12 | 2013-06-04 | Avaya Inc. | Instant message contact management in a contact center |
US7130385B1 (en) | 2004-03-05 | 2006-10-31 | Avaya Technology Corp. | Advanced port-based E911 strategy for IP telephony |
US7953859B1 (en) | 2004-03-31 | 2011-05-31 | Avaya Inc. | Data model of participation in multi-channel and multi-party contacts |
US20050259683A1 (en) * | 2004-04-15 | 2005-11-24 | International Business Machines Corporation | Control service capacity |
US8738412B2 (en) | 2004-07-13 | 2014-05-27 | Avaya Inc. | Method and apparatus for supporting individualized selection rules for resource allocation |
US7246746B2 (en) | 2004-08-03 | 2007-07-24 | Avaya Technology Corp. | Integrated real-time automated location positioning asset management system |
US7949121B1 (en) | 2004-09-27 | 2011-05-24 | Avaya Inc. | Method and apparatus for the simultaneous delivery of multiple contacts to an agent |
US8234141B1 (en) | 2004-09-27 | 2012-07-31 | Avaya Inc. | Dynamic work assignment strategies based on multiple aspects of agent proficiency |
NO325319B1 (no) * | 2004-12-10 | 2008-03-31 | Telenor Asa | Fremgangsmate og system for a betjene klienter som forespor en tjeneste fra en tjenesteleverandor |
US7729270B2 (en) * | 2005-01-13 | 2010-06-01 | International Business Machines Corporation | Method for supporting on-demand performance |
JP4343119B2 (ja) * | 2005-01-19 | 2009-10-14 | 富士通株式会社 | 中継制御プログラムおよびその記録媒体、中継制御方法ならびに中継制御装置 |
US8107625B2 (en) | 2005-03-31 | 2012-01-31 | Avaya Inc. | IP phone intruder security monitoring system |
US20060268976A1 (en) * | 2005-05-03 | 2006-11-30 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for determining channel quality and performing adaptive modulation coding within a multi carrier communication system |
US7779042B1 (en) | 2005-08-08 | 2010-08-17 | Avaya Inc. | Deferred control of surrogate key generation in a distributed processing architecture |
US7822587B1 (en) | 2005-10-03 | 2010-10-26 | Avaya Inc. | Hybrid database architecture for both maintaining and relaxing type 2 data entity behavior |
US10572879B1 (en) | 2005-10-03 | 2020-02-25 | Avaya Inc. | Agent driven media-agnostic work item grouping and sharing over a consult medium |
US7752230B2 (en) | 2005-10-06 | 2010-07-06 | Avaya Inc. | Data extensibility using external database tables |
US7821386B1 (en) | 2005-10-11 | 2010-10-26 | Avaya Inc. | Departure-based reminder systems |
US7860234B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-12-28 | Avaya Inc. | Methods and apparatus for allocating a resource to enqueued requests using predicted wait time based on prior resource contribution |
US9064359B2 (en) * | 2005-12-02 | 2015-06-23 | Modiv Media, Inc. | System for queue and service management |
EP1958428A4 (en) * | 2005-12-02 | 2011-05-04 | Modiv Media Inc | SERVICE MANAGEMENT AND PRODUCTION MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD |
US9129290B2 (en) | 2006-02-22 | 2015-09-08 | 24/7 Customer, Inc. | Apparatus and method for predicting customer behavior |
US8737173B2 (en) | 2006-02-24 | 2014-05-27 | Avaya Inc. | Date and time dimensions for contact center reporting in arbitrary international time zones |
US8095400B2 (en) * | 2006-03-06 | 2012-01-10 | Cbs Interactive, Inc. | Online waiting room system, method and computer program product |
US7693275B2 (en) * | 2006-04-11 | 2010-04-06 | National Kaohsiung First University Of Science And Technology | Online service system capable of predicting waiting time |
US7936867B1 (en) | 2006-08-15 | 2011-05-03 | Avaya Inc. | Multi-service request within a contact center |
US8239241B2 (en) * | 2006-08-29 | 2012-08-07 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for providing information about anticipated delays to customers at service centers, contact centers, or call centers |
US8391463B1 (en) | 2006-09-01 | 2013-03-05 | Avaya Inc. | Method and apparatus for identifying related contacts |
US8938063B1 (en) | 2006-09-07 | 2015-01-20 | Avaya Inc. | Contact center service monitoring and correcting |
US8855292B1 (en) | 2006-09-08 | 2014-10-07 | Avaya Inc. | Agent-enabled queue bypass to agent |
US8214241B2 (en) | 2007-08-20 | 2012-07-03 | Peter Kaiser | System and method for web-based customer check-in |
US8856182B2 (en) | 2008-01-25 | 2014-10-07 | Avaya Inc. | Report database dependency tracing through business intelligence metadata |
US7778937B2 (en) | 2008-05-07 | 2010-08-17 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for predicting wait time for service transactions |
US9232055B2 (en) | 2008-12-23 | 2016-01-05 | Avaya Inc. | SIP presence based notifications |
US8964958B2 (en) | 2009-05-20 | 2015-02-24 | Avaya Inc. | Grid-based contact center |
ITVR20090099A1 (it) * | 2009-07-08 | 2011-01-09 | Pier Mattia Avesani | Sistema di avviso di turno acquisito. |
ITVR20090100A1 (it) * | 2009-07-08 | 2011-01-09 | Pier Mattia Avesani | Sistema di avviso di turno acquisito. |
JP5395578B2 (ja) * | 2009-09-10 | 2014-01-22 | キヤノン株式会社 | 画像形成システム、画像形成装置、画面表示方法、制御方法、及びプログラム |
US8565386B2 (en) | 2009-09-29 | 2013-10-22 | Avaya Inc. | Automatic configuration of soft phones that are usable in conjunction with special-purpose endpoints |
US9516069B2 (en) | 2009-11-17 | 2016-12-06 | Avaya Inc. | Packet headers as a trigger for automatic activation of special-purpose softphone applications |
US8306212B2 (en) | 2010-02-19 | 2012-11-06 | Avaya Inc. | Time-based work assignments in automated contact distribution |
US8527575B2 (en) * | 2010-12-17 | 2013-09-03 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Queue processing system |
CN102075971B (zh) * | 2010-12-29 | 2013-06-19 | 高天润 | 智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法 |
US8675860B2 (en) | 2012-02-16 | 2014-03-18 | Avaya Inc. | Training optimizer for contact center agents |
GB2501913A (en) * | 2012-05-10 | 2013-11-13 | Infared Integrated Systems Ltd | Determining information relating to occupancy of a space |
US9426627B1 (en) | 2015-04-21 | 2016-08-23 | Twin Harbor Labs, LLC | Queue information and prediction system |
US20160314482A1 (en) * | 2015-04-27 | 2016-10-27 | Gourab Basu | Determination of resource provider conditions using transaction data |
CN106257470A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-12-28 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法及系统 |
US10673784B1 (en) * | 2016-08-25 | 2020-06-02 | C/Hca, Inc. | Processing delay predictions based on queue assessments |
DE112016007139T5 (de) | 2016-09-14 | 2019-07-18 | Ford Motor Company | Autonome fahrzeugkraftstoffzufuhr mit zentralisierter planung |
US20180260849A1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | Facebook, Inc. | Multiple-Merchant Community |
US20180260864A1 (en) * | 2017-03-07 | 2018-09-13 | Facebook, Inc. | Merchant-facing Queue Interface |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4788715A (en) * | 1986-10-16 | 1988-11-29 | American Telephone And Telegraph Company At&T Bell Laboratories | Announcing waiting times in queuing systems |
US5020095A (en) * | 1988-11-16 | 1991-05-28 | Dytel Corporation | Interactive call distribution processor |
JPH05191501A (ja) * | 1992-01-10 | 1993-07-30 | Toshiba Corp | 呼待ち行列機能を備えた電子交換機 |
US5506898A (en) * | 1994-07-12 | 1996-04-09 | At&T Corp. | Expected wait-time indication arrangement |
US5684872A (en) * | 1995-07-21 | 1997-11-04 | Lucent Technologies Inc. | Prediction of a caller's motivation as a basis for selecting treatment of an incoming call |
US5867572A (en) * | 1995-10-17 | 1999-02-02 | British Telecommunications Public Limited Company | Customer queuing arrangement |
-
1997
- 1997-08-11 US US08/908,042 patent/US6023681A/en not_active Expired - Fee Related
-
1998
- 1998-08-11 CA CA002244806A patent/CA2244806A1/en not_active Abandoned
- 1998-08-11 EP EP98306419A patent/EP0899673A3/en not_active Withdrawn
- 1998-08-11 JP JP22731198A patent/JP4245693B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2008
- 2008-08-14 JP JP2008208907A patent/JP2009026316A/ja active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2244806A1 (en) | 1999-02-11 |
EP0899673A2 (en) | 1999-03-03 |
US6023681A (en) | 2000-02-08 |
EP0899673A3 (en) | 2000-06-07 |
JP4245693B2 (ja) | 2009-03-25 |
JPH11163860A (ja) | 1999-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4245693B2 (ja) | 待ち行列中での待ち時間推定方法 | |
EP1973037B1 (en) | Load distribution in client server system | |
US7451226B1 (en) | Method for grouping content requests by behaviors that relate to an information system's ability to deliver specific service quality objectives | |
EP2335154B1 (en) | Distributed data processing system | |
Armony et al. | On customer contact centers with a call-back option: Customer decisions, routing rules, and system design | |
US6154769A (en) | Scheduling server requests to decrease response time and increase server throughput | |
US20050055694A1 (en) | Dynamic load balancing resource allocation | |
JP5041805B2 (ja) | データストレージシステムのサービス品質コントローラ及びサービス品質方法 | |
US8015289B2 (en) | System and method predicting and managing network capacity requirements | |
US7761323B2 (en) | Method and system for scheduling a customer service callback | |
US20030018762A1 (en) | Arrangement for forecasting timely completion of a task by a resource | |
JP4283899B2 (ja) | サーバがサービスを比率制御によりエンティティへ提供する時期を制御する方法及びスケジューラ | |
US9405588B2 (en) | Cloud resource allocation system and method | |
US20040158637A1 (en) | Gated-pull load balancer | |
CN111523060A (zh) | 网点信息的推送方法及装置 | |
US5923873A (en) | Method for determining server staffing in management of finite server queueing systems | |
CN116820769A (zh) | 一种任务分配方法、装置及系统 | |
CN114936089A (zh) | 资源调度方法、系统、设备及存储介质 | |
US20040114514A1 (en) | Admission control in networked services | |
CN115033355A (zh) | 任务调度方法、电子设备及存储介质 | |
JP2006246119A (ja) | 優先制御を用いて品質保証サービスを実現するネットワークシステムおよび呼受付判定方法、ならびにそのプログラム | |
JP7384214B2 (ja) | 解析処理装置、システム、方法及びプログラム | |
CN112308354A (zh) | 系统过负荷控制方法及装置 | |
CN113037644B (zh) | 分布式限流的方法和装置 | |
JP2002314610A (ja) | 情報配信方法及び装置及び情報配信プログラム及び情報配信プログラムを格納した記憶媒体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090609 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20100119 |