ANALYSIS OF HOMOGENEOUS MODELS OF DISTRIBUTED CALL CENTERS

Full Text

Введение В настоящее время в крупных территориально-распределенных компаниях (операторы сотовой связи, ОАО «Ростелеком» и т.п.) для телефонного обслуживания клиентов все чаще стали применяться распределенные центры обслуживания вызовов (РЦОВ), включающие несколько локальных центров в филиалах компании, работающих совместно и обеспечивающих при необходимости перемаршрутизацию поступающих вызовов в другие центры. Вызовы и обслуживающие их операторы являются основными функциональными элементами в модели функционирования РЦОВ. Вызов, поступив в локальный центр обслуживания вызовов (ЦОВ), может сразу же попасть на обслуживание оператору или ожидать в очереди, если все операторы ЦОВ заняты. После «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 24 Глушак Е.В., Росляков А.В. завершения процедуры обслуживания оператору автоматически поступает следующий вызов из очереди данного или от других ЦОВ. Если же очередь отсутствует, то оператор становится незанятым до поступления нового вызова. Количество вызовов, поступающих на РЦОВ, меняется в течение всего дня. Для обеспечения заданного качества обслуживания вызовов в РЦОВ требуется определенное количество операторов в ЦОВ и оптимальное распределение поступающей нагрузки между отдельными центрами [1-2]. На практике для реализации наилучшего качества обслуживания вызовов в РЦОВ необходимо распределить поступающую нагрузку по всем ЦОВ в составе РЦОВ таким образом, чтобы минимизировать среднее временя ожидания обслуживания относительно всех вызовов. Гомогенная модель РЦОВ Рассмотрим гомогенный РЦОВ, в котором отсутствуют какие-либо координирующие центры и все N ЦОВ равноправны с точки зрения выполняемых функций (см. рис.1). цов1 цов2 Â к V і к л г А \ г ЦОВз <-► ЦОВд, Рис. 1. Гомогенная модель РЦОВ Нагрузка, поступающая на РЦОВ, характеризуется интервалами времени между последовательными вызовами, а ее обслуживание - длительностями обработки вызовов операторами в локальных центрах. В общем случае эти параметры могут быть случайными или детерминированными. В рассматриваемой модели процесс поступления вызовов предполагается случайным, описываемым Пуассоновским распределением интервалов между вызовами, что хорошо согласуется с результатами измерений на практике. Распределение интервалов времени обслуживания вызовов операторами в любом ЦОВ - произвольное, которое может быть задано двумя первыми моментами функции распределения - средним временем обслуживания Тобсг - 1/Ці и средним квадратическим отклонением времени обслуживания <Jj. Таким образом, отдельный ЦОВ, в котором имеется N операторов, можно представить в виде системы массового обслуживания (СМО) M/G/N в соответствии с обозначением Кендалла-Башарина [3]. При анализе ЦОВ определенную роль играет длина очереди, которая может быть конечной или бесконечной. В рассматриваемой модели используется бесконечная очередь, поскольку предполагается, что количество линий во всех ЦОВ в составе РЦОВ будет достаточным для предотвращения блокировки вызовов. Сделаем следующие предположения. 1. В составе РЦОВ имеется K ЦОВ. 2. Число операторов в /-том ЦОВ - N, / = 1; 2 ... K. 1 3. Производительность одного оператора /-го ЦОВ /М, где/= 1; 2 ... К. 4. Интенсивность поступления вызовов в /-ый ЦОВ Ли і - 1 ; 2 ... K. На рис. 2 представлен i-ый ЦОВ из состава РЦОВ, где АЛк-і - интенсивность дополнительного потока заявок из k-го в i-ый ЦОВ; - ин- Вызовы от других ЦОВ А Хы Входящие вызовы Xi Обслуженный поток вызовов Очередь Вызовы в другие ЦОВ A Xf.k Рис. 2. Схема /-го ЦОВ из состава РЦОВ «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 Глушак Е.В., Росляков А.В. 25 тенсивность дополнительного потока заявок из 7-го в к-ый ЦОВ. Используем формулу Поллячека-Хинчина для определения среднего времени ожидания в СМО M/G/N [3]. (!) где р- N-p 2(1 -р) - коэффициент использования ресурсов ЦОВ (N операторов ЦОВ); N - число операторов в ЦОВ, ГЛ= -- среднее время р -N обслуживания одного вызова в ЦОВ. Тогда выражение для определения средней длительности ожидания вызовов в очереди для 7-ого ЦОВ будет иметь вид А- Г“ й-(ЛУд-Л)' (2) Как было указано выше, для обеспечения оптимальной работы РЦОВ необходимо так распределить поступающую нагрузку по всем ЦОВ в составе РЦОВ, чтобы выполнялось равенство средних длительностей ожидания обслуживания вызовов во всех центрах: Fi T Fi T Fi 7 Fi T Fi T ож\ ож2 ожЗ *'* oofcN-l ожЫ (3) На основе равенства (3) с учетом (2) составим систему линейных алгебраических уравнений: А А Mi'i^i'Mi A) Мг ’{^2 'М2 А) А А . Мг'і^г’Мг А) Мз'{^з'Мз А) А _ А Мз'і^з'Мз A) Ма'І^а'Ма а) (4) 'hr-1_ Av_. ' Mn-і - Vi ) Mn ' i ^N ' Mn - А ) А а_ tv Av) Мі'{^і'Mi~А) Решая данную систему, определим Аасчг _ расчетные интенсивности поступления вызовов, поступающих на каждый 7-ый ЦОВ. Далее определим величины коррекций интенсивностей потоков вызовов для каждого 7-го ЦОВ следующим образом: АЛ,-Л, - Аасчг- Если полученное значение АЛ,- отрицательное, то на 7-ый ЦОВ необходимо перемаршрутизировать дополнительный поток заявок с интенсивностью |ДА | от всех других ЦОВ, если значение положительное - то необходимо перемаршрутизировать избыточный поток заявок с интенсивностью ДА от 7-го ЦОВ ко всем другим ЦОВ. Распределять дополнительную нагрузку ДА между ЦОВ можно по различным критериям (например, по наименьшему расстоянию между парой ЦОВ). Рассмотрим данный алгоритм на конкретном примере при следующих исходных данных. 1. В составе РЦОВ имеется четыре ЦОВ. 2. Число операторов в каждом ЦОВ: N1 = 5; N2 = 4; N3 = 6; N4 = 10. 3. Производительность одного оператора 7-го ЦОВ (выз/ч); рх = 20, /*2 = 15, рз = 30, /*4=24. 4. Интенсивность поступления вызовов в 7-ый ЦОВ (выз/ч): А = 25, А = 15, A3 = 20, А =18. Найдем неизвестные расчетные интенсивности входящих потоков вызовов на каждый 7-ый ЦОВ Аасчг,, решив систему уравнений (4). Определим также длительности ожидания вызовов в отдельных ЦОВ без перемаршрутизации на основании (2). В случае перемаршрутизации вызовов между различными ЦОВ при их равномерной загрузке среднее время ожидания любого вызова в очереди в РЦОВ будет равно: Т = 0,00476 ч = 17,14 с. Результаты чиож.ср сленных расчетов сведены в таблицу 1: Таблица 1. Результаты численных расчетов Номер ЦОВ 1 2 3 4 Ль выз/час 25 15 20 18 Арасч,, выз/час 8 4 23 24 ДА-1, выз/час 17 11 3 6 Т . , час ОЖ1 5 0,0167 0,0222 0,0042 0,0034 Т , час ож.ср. 0,0048 Сравним качество обслуживания нагрузки в РЦОВ при наличии и отсутствии перемаршрутизации вызовов между центрами. Для этого определим долю вызовов, которые будут ожидать обслуживания больше среднего времени ожидания при условии перемаршрутизации вызовов и равной 17,14 с. Долю трафика, поступающего в «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 3, 2013 26 Глушак Е.В., Росляков А.В. i-ый ЦОВ, от всей нагрузки на РЦОВ определим по формуле т . s Д, /=і (5) откуда К = 0,320; К2 = 0,192; К3 = 0,256; К4 = 0,230. С учетом выполненных расчетов видно, что в первом и втором ЦОВ время ожидания вызовов больше среднего времени ожидания по всему РЦОВ, и доля таких вызовов составляет 32% и 19% соответственно. Таким образом, без использования перемаршрутизации почти половина всех вызовов РЦОВ будет обслуживаться с качеством худшим, чем в случае равномерного распределения нагрузки между локальными центрами. Заключение Для качественной работы распределенного центра обслуживания вызовов необходимо обеспечить оптимальное распределение поступающей нагрузки за счет ее перемаршрутизации между отдельными локальными центрами. В статье предложен метод равномерного распределения поступающей нагрузки в РЦОВ по всем центрам, основанный на минимизации среднего времени ожидания обслуживания вызовов в очередях. В рассмотренной модели условием выполнения перемаршрутизации вызовов в локальных цен трах служила оценка превышения времени ожидания в очереди относительно времени ожидания, усредненному по всем центрам РЦОВ. Однако возможно использование и более сложных условий перемаршрутизации, например задание некоторой границы качества обслуживания в виде правила «Х% вызовов в РЦОВ должно быть обслужено со временем ожидания не более Y секунд». Реализация такого правила потребует обмена служебной информацией между локальными центрами об их загруженности. Исследование такой модели РЦОВ требует применения более сложных математических моделей и методов анализа.

About the authors

E. V Glushak

Email: ck-63@elena.by

A. V Roslyakov

Email: arosl@mail.ru

References

Supplementary files