考虑兼职用工的呼叫中心坐席人员排班问题

近年来,呼叫中心企业在人力排班中搭配使用兼职人员;兼职人力无论成本或工作模式都与全职坐席人员不同.针对企业实践场景,构建考虑兼职用工的坐席人员排班问题整数规划模型.在分析认识问题优化结构规律基础上提出两阶段优化算法.该算法通过分解日期和班次决策降低问题求解复杂性,通过表征不同类型人力满足话务有效需求的量化指标,局部优化地生成可用排班方案;然后运用具有模拟退火或贪婪机制的邻域搜索技巧来改善前阶段生成的排班方案.计算表明提出的算法能够获得企业规模问题的优化排班方案.最后分析各种因素如何影响兼职用工优化策略.研究表明科学合理使用兼职人力能够有效降低排班用工成本.     

呼叫中心坐席人员可加班的优化排班问题

一些国内呼叫中心企业在编制坐席人员排班表时,除了指派坐席人力的正常班次,也安排部分员工加班。构建考虑部分坐席人员可加班的呼叫中心优化排班问题整数规划模型。鉴于排班问题难解性,通过问题结构分解,以及对班次及加班覆盖区段人力需求的量化指标表征,提出构造性启发式算法生成可用排班方案;然后运用模拟退火及贪婪搜索机制,提出邻域搜索算法改善排班方案。计算结果显示,两阶段算法能够获得企业规模问题的优化排班方案。研究表明,科学合理加班用工在增加员工收入情况下,能够有效降低企业人力成本。     

考虑等待提示机制的呼叫中心联合排班方法

针对带有等待提示的呼叫中心进行联合排班方法研究,针对带等待提示的呼叫排队模型,根据顾客耐心及其放弃行为的影响规律,预测顾客等待时间,从而建立呼叫中心等待提示机制;考虑非平稳到达等因素的影响,结合等待提示的评估方法,利用离散事件调度法建立呼叫中心排班模型,提出基于改进遗传算法的联合排班方法。依据某呼叫中心的实际数据,与传统的两阶段方法进行对比分析,从而验证所提出方法对于解决排班问题的优越性及显著的应用价值。     

多技能呼叫中心排班算法研究

对多技能呼叫中心的排班问题进行了系统研究.采用考虑顾客放弃的Erlan争A模型计算人力需求,应用动态集合覆盖算法解决多技能排班路由问题,针对多技能优化排班问题设计开发相应的启发式算法,并应用某呼叫中心的实际数据验证了算法的计算效率和优化效果.此外,对不同人力分组方案和不同班时拆分方案进行了一系列试验计算,发现分组细化和班时细分都能够提升排班效果,相比而言班时拆分对排班效果的影响作用更加显著.     

考虑休班公平及同班次约束的呼叫中心排班优化问题

国内呼叫中心企业制定人力排班表时,越来越关注员工诉求及体现人性化管理理念.考虑坐席人员双休日休班公平性和周内工作日上班时间规律性,构建以多周为计划周期的呼叫中心排班优化问题整数规划模型.在对问题结构和优化性质分析基础上,提出构造性启发式算法.使用企业实例数据对模型和算法性能进行评估.计算结果表明规划模型只适于求解小规模问题最优解,而启发式算法能够以小计算成本获得较大规模问题优化解.最后计算分析得出了这些员工诉求因素对排班人力成本影响的量化结果.     

航空公司飞机排班问题的分阶段指派算法

针对国内航空公司运营管理的特点，提出了描述单枢纽航线结构下飞机排班问题的排序模型并构造了一种分阶段指派算法。首先通过引入航班节概念，将飞机对航班的安排问题转化为飞机对航班节的安排问题，然后在定义航班节的“出发事件”和“到达事件”的基础上，分折航班节的出发阶段属性和到达阶段属性，并运用Hungarian算法对各阶段的出发航班节进行指派，该算法的计算复杂性为0(m^2n^2)。最后通过对一个算例的分折说明了该算法的应用。     

飞机排班中航班环的动态构建方法

构建航班环是飞机排班中安排飞机路线的一项基础工作，本文针对国内航班计划的特点，提出了一种单维修基地条件下航班环的动态构建方法。首先以飞机维修机会最大化为目标函数，建立基于航班环的一周飞机路线的整数规划模型。然后采用列生成算法和Follow-or规则，动态地构建满足“三天维修规则”的航班环，求解飞机路线模型。最后利用MATLAB语言编写计算机程序，并通过具体算例的分析，验证了本文提出方法的正确性及有效性。     

基于护士排班问题的加班策略比较研究

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

航空公司飞机排班问题的排序模型及算法

针对国内航空公司运营管理的特点,提出了描述单枢纽航线结构下飞机排班问题的排序模型及算法.首先通过引入航班节概念,将飞机对航班的安排问题转化为飞机对航班节的安排问题,并运用固定工件排序理论建立起描述该问题的数学模型,然后根据"先到先服务"的规则并通过引入航班节标号函数和飞机标号函数设计了一种标号算法,该算法的计算复杂性为O(mn).通过对一个算例的分析说明了该算法的应用.     

呼叫中心中排队系统服务率的动态控制方法

对多服务台、缓存容量受限、用户等待太久后厌烦而中途离开的呼叫中心排队系统,运用马尔科夫决策过程理论,建立折扣准则最小期望代价函数模型,动态控制服务率.结果表明,合适的服务台数和到达率的情况时,最优策略会具有单调性,提高决策的效率, 并且结合有限阶段和无限阶段进行分析,兼顾了系统稳态工作时服务台利用率.     

一种基于马尔科夫过程的多技能呼叫中心评估方法

研究了典型的多技能呼叫中心的评估方法.首先给出了一种状态空间划分的方法,然后通过构建基于马尔科夫过程的状态转移方程来计算稳态概率,接着给出通过稳态概率来对多技能呼叫中心的来话的绩效进行评估的简单方法,最后,设计算例将基于马尔科夫过程的评估方法与仿真方法进行对比.得出结论,本方法是有效的,且拥有更快的计算速度.     

基于护士排班问题的加班策略比较研究北大核心CSCD

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

整合理论若干问题研究

本文在集成论有关研究成果的基础上,把整合的基本特性总结为边界性、能联结性、界面选择性、功能突现性和适应进化性等,并给出了整合的定义。然后对整合模式进行了详细探究。最后研究了整合与可持续发展之间的紧密关联。     

超大规模管理优化问题的求解:城市小区粪渣清运排班案例研究

深圳市罗湖区小区粪渣清运排班优化为超大规模的实际管理优化问题.以该问题为案例,探索超大规模优化问题可行的求解方法.建立了城市小区粪渣清运排班优化模型,根据"贪婪"规则,设计了基于构造规则的启发式算法.通过小规模算例验证了算法的有效性.将该算法应用于案例中的实际问题,取得了满意结果.研究表明,对于实际的超大规模优化问题,可依据问题自身的特征,基于最质朴的贪婪规则,设计合适的启发式算法求解.该研究为类似的超大规模优化问题的求解提供了可供选择的思路.     

基于人工作业系统的人员合作问题研究

自20世纪以来,生产方式由大量生产转化为少量多样化生产,其中手工作业内容占了很大一部分;本文分析了人工作业系统（MOS）中个人在组织中的活动特性,同时指出了该系统中影响团队效率的因素;并用n人合作对策及Shapley值理论对团队中人员的贡献值进行量化求解,进而利用循环迭代的运算方法对团队的组合进行重新的调整,最终对团队成员的组合起到一定的优化作用。     

全面风险管理体系中的风险整合问题

假设风险满足一定条件,利用Copula和蒙特卡洛模拟方法对边际分布的选择和边际分布间的尾部相关关系两个方面进行分析,并得出结论: 第一, 在一定条件下,边际分布的选择并不影响对总风险的估计; 第二,相关系数模型可能因为边际分布间的尾部相关关系而低估总风险.在此基础上, 提出了尾部相关系数的概念, 得出了修正的相关系数模型.     

一类人员调配问题的导引式局部搜索算法

描述一类生活实践中常见的可能存在过度约束的人员调配问题．这类问题用传统的分支定界等精确搜索算法求解时比较困难。本文则探讨了一种较新的超启发式搜索方法导引式局部搜索在求解这类过度约束人员调配问题中的应用。与其他常用的超启发式搜索算法如禁忌搜索和模拟退火的比较表明，GLS在此类问题的求解质量、求解速度和算法鲁棒性方面具有较好的综合性能。     

洪灾被困人员搜救问题的集成优化研究

为保障洪灾被困人员搜救效果,分析了救援过程的特性,考虑救援时间的紧迫性、救援过程的不确定性、及救援船只反复出救的情形,建立了一个搜救时间模糊、带时间窗的定位-路径问题优化模型,并提出了一种含有启发式规则的混合遗传算法,算法采取三段式实数编码,其中染色体编码代表船只在被搜救点间的搜救顺序,启发式规则在编码基础上确定避难所的选择.最后对模型和算法进行了算例分析,验证了模型和算法的合理性及可行性.     

营销人员规模优化的模糊定性模拟方法研究

针对传统定性模拟存在的本质缺陷,通过显性地引入因果序分析,改进了Shen的FuSim模糊定性模拟算法,提出了基于变量分类的模糊定性模拟算法.说明了该模拟系统的实现机制,并将其应用于营销人员的规模优化问题,对方法进行了验证.最后,就模拟结果联系实际进行了分析,表明了这种算法的有效性.     

数据整合方法构建大鼠分子调控网络

对大鼠的分子调控网络进行了系统化的建模分析和预测.选取了7类具有显著生物学含义的数据类型(证据),采用数据整合的方法对蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)和蛋白质-DNA相互作用加以系统性分析,并利用支持向量机(SVM)预测大鼠全基因组的PPI和PDI.通过对阈值的设定,有效的控制假阳性率,预测结果与权威数据库BOND和MINT中的记录部分重合.实验结果表明数据整合方法可以弥补单一证据的局限性,提高预测的准确性,为后续的实验验证提供理论支持.