EVALUATION OF EFFICIENCY OF APPLICATION OF THE ALGORITHM INTELLIGENT CALL MANAGEMENT AT DIFFERENT VARIANTS OF AWARENESS ABOUT THE STATE OF THE CALL CENTERS

Abstract


The article is devoted to an experimental research of models of distributed call centre on the basis of simulation modeling. Simulation results are presented that show the quality of service calls in distributed call centers in different variants of awareness about the state of individual call centers, members of the distributed call centers.

Full Text

Введение В настоящее время распределенные центры обслуживания вызовов нашли применение во многих социально-экономических отраслях, например, в службах экстренного реагирования, банковских и финансовых сферах, торговых, страховых, туристических компаниях, а также в информационносправочных службах операторов связи. Благодаря именно РЦОВ обеспечивается связь с клиентами в любое время суток. Необходимость в маршрутизации вызова к операторам другого центра возникает в том случае, когда данный вызов может быть «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 26 Глушак Е.В. Рис. 1. Алгоритм реализации принятия решений в i-ом ЦОВ из состава РЦОВ «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 Глушак Е.В. 27 обслужен операторами других центров за более короткое время или когда необходимо осуществить выбор оператора с требуемыми свойствами, например с необходимым уровнем квалификации. Интеллектуальные алгоритмы маршрутизации в РЦОВ позволяют повысить качество обслуживания клиентов за счет оптимальной переадресации вызовов между отдельными центрами на различных этапах их обработки. Понятно, что аналитические модели могут быть реализованы только для простых детерминированных алгоритмов управления. Сложные модели работы РЦОВ, особенно на основе теории игр, можно исследовать только методом имитационного моделирования [1]. Исследование модели РЦОВ на основе имитационного моделирования показало, что чем больше загрузка центров, тем более эффективно применение алгоритма интеллектуальной перемаршрутизации поступающих вызовов, и чем больше информированность каждого ЦОВ о различных параметрах других центров, тем больше вероятность правильного выбора стратегии перенаправления вызовов в РЦОВ и получение оптимального перераспределения нагрузки между всеми ЦОВ. Реализация принятия решений о перемаршрутизации Под «интеллектуальным» управлением понимается процесс распределения входящих вызовов для минимизации ожидания вызовов в очереди и равномерного перераспределения поступающей нагрузки в РЦОВ [1-2]. На рис. 1 представлен алгоритм принятия решений в i-ом ЦОВ, описанный в [3-4], где действия каждого центра из состава РЦОВ интерпретируются как работа в команде. На каждом шаге работы отдельные ЦОВ принимают решения, используя информацию о занятости других центров, полученную на предыдущем шаге, и субъективные значения параметров принятия решения предыдущего периода времени. Из этого предположения исключается только случай, когда принятие решений осуществляется на основании всей предыстории поступления и обслуживания вызовов. Обозначим используемые параметры алгоритма: xt (rijn ) - действия отдельных центров при знании r; - текущее состояние загруженности i-го ЦОВ с периодом сбора информации о загрузке операторов ЦОВ t; €= N - знание (информированность) i-го ЦОВ о состоянии загрузки других центров в РЦОВ за тот же период t; t = 0, 1, 2, ... , ieN; //+1 - информированность i-го ЦОВ о состоянии других центров в следующий период времени t + 1; I.1 1 - информированность i-го ЦОВ 0 состоянии других центров в предыдущий период времени t - 1; у.‘ - некоторый коэффициент в границах [0; 1], интерпретируемый как «величина шага» к минимальным затратам на обработку вызова; р - общая загруженность операторов каждого центра; 0t,0t efi - представление i-го ЦОВ об общей загруженности всех остальных центров; ву,ву <eQ.,j'<eN - представления i-го ЦОВ о представлениях других ЦОВ о параметре р- 6ijk,0ijk <=Q.,j,k<=N - представления i-го цОв о представлении j-го ЦОВ о представлении k-го ЦОВ, и т.д.; 0^ h efi, где ^N, структура информированности It г-го ЦОВ; Q - множество возможных значений коэффициента загруженности каждого ЦОВ; 1 - множество значений информированности для всех ЦОВ. Наряду с информированностью It ,i^N можно рассматривать информированность 1у (информированность j-го ЦОВ в представлении i-го ЦОВ), iijk и т.д. При поступлении вызова в ЦОВ запускаются счетчики числа входящих вызовов М и времени пребывания вызова в системе Т. Также используется счетчик длины очереди q, который в начале моделирования равен 0, параметры т - длительность обслуживания и l - счетчик, отмечающий число нетерпеливых клиентов. Выбор определенной стратегии перенаправления вызовов разными ЦОВ (см. блок 7 на рис. 1) можно расписать более подробно (см. рис. 2). Возможны следующие варианты информированности. 1. Полная информированность - каждому ЦОВ известны все параметры о других ЦОВ в J t~\ \_s т t+1 предыдущий !i и последующий 1. периоды времени, включая выбранные действия каждого ЦОВ о перенаправлении вызовов. 2. Отсутствие информированности - у каждого ЦОВ нет никаких знаний о состоянии других центров. Из-за неточности или отсутствия данных о состоянии других ЦОВ каждый центр анализирует только собственные параметры q и t . При условии q>>qcp и t>>tp. ЦОВ перенаправляет вызов в другой центр, не зная состояние его загруженности и его действия по перенаправлению вызовов. 3. Информированность неполная - у ЦОВ есть информация лишь о некоторых параметрах других центров. «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 28 Глушак Е.В. Полная Рис. 2. Алгоритм маршрутизации вызовов в i-ом ЦОВ, основанный на информированности ЦОВ Оставить на обслуживании в собственном ЦОВ, Рис. 3. Возможные направления перемаршрутизации вызовов в РЦОВ «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 Глушак Е.В. 29 Изменяя во входных параметрах имитационной модели данные об информированности, исследовалось перераспределение нагрузки между всеми ЦОВ на разных этапах и при различных известных параметрах загрузки центров. В разработанном алгоритме интеллектуальной перемаршрутизации вызовов на этапе анализа предыстории и получения данных о других ЦОВ в предыдущий / *-1 и последующий I.t+} периоды времени определяется структура информированности: - полная информированность; - неполная информированность; - отсутствие каких-либо данных об остальных ЦОВ. На рис. 3 представлен пример перемаршрутизации вызовов в РЦОВ. Как показано на рисунке, у каждого ЦОВ есть несколько возможных вариантов перемаршрутизации поступивших вызовов, которые зависят не только от информированности о загруженности центров, но и от их действий по перемаршрутизации своих вызовов. Результаты экспериментов Эксперимент проводился для трех ЦОВ в составе РЦОВ с применением интеллектуального алгоритма перемаршрутизации вызовов. При проведении эксперимента оценивалось влияние информированности ЦОВ друг о друге на качество обслуживания вызовов, на среднее время ожидания в очереди и среднюю длину очереди при малых и больших загрузках, также оценивалось влияние информированности на количество потерянных и обслуженных вызовов при различной загрузке. Эксперимент проводился с разной интенсивностью входящей нагрузки при фиксированной интенсивности обслуживания вызовов ^ = 1 и максимальным временем ожидания в очереди w = 180 с. Исходные данные эксперимента приведены в таблице 1. Таблица 1. Исходные данные для эксперимента Номер ЦОВ 1 2 3 Число операторов, N 18 24 32 Загрузка, р 0,723 ... 0,812 0,803 ... 0,954 0,904 ... 0,987 Исследовалось пять вариантов информированности: 1. Отсутствие каких-либо данных об остальных ЦОВ, I = 0. 2. Неполная информированность: а) I (1) - известны те^щее состояние загрузки каждого ЦОВ W/(x/)9 q - средние длины очереди во всех ЦОВ, l - количество нетерпеливых клиентов в предыдущий период времени, время ожидания в очереди которых превысило 180 с; б) I (2) - известны параметры, аналогично варианту (а), а также известно состояние ЦОВ в предыду- ~ т Г-1 щии период времени I. ; в) I (3) - известны параметры, аналогично варианту (б), а также известно состояние ЦОВ в следующий т ^ период времени 1. . 3. Полная информированность - каждому ЦОВ известны все параметры других ЦОВ в предыдущий J t-1 V, Т ? + 1 I i и последующий 11 периоды времени, включая выбранные действия каждого центра о перенаправлении вызовов, и имеющего представления о представлениях других ЦОВ Оц eQjeN о загрузке р. При изменении загрузки, которая в данном случае численно равна интенсивности обслуживания X , сравнивалось среднее время ожидания вызовов в очереди при различных вариантах информированности ЦОВ. Результаты эксперимента показаны на рис. 4. Видно, что время ожидания вызовов в очереди при загрузках р до 0,65 не превышает минуты, а значит, влияние информированности ЦОВ друг о друге практически незначительно. Наиболее заметно влияние информированности ЦОВ на интервале больших загрузок. При отсутствии какой-либо информации ЦОВ друг о друге время ожидания в очереди может составить более 180 с, что превышает максимальное время ожидания, и, соответственно, вызов становится потерянным. Очевидно, что чем больше информированность ЦОВ друг о друге, тем наиболее верным становится выбор оптимального действия xt (Гуп ) по перенаправлению вызовов и тем меньше время ожидания в очереди. Поэтому даже при больших загрузках р в случае полной информированности среднее время ожидания вызовов в очереди составит не более 10 с. Рис. 4. Зависимость среднего времени ожидания вызовов в очереди от коэффициента загрузки при различных вариантах информированности «Инфокоммуникационные технологии» Том 12, № 2, 2014 30 Глушак Е.В. Видно, что чем больше загрузка р, тем больше эффект от применения алгоритма интеллектуальной перемаршрутизации. Так, даже при больших загрузках при полной информированности о состоянии других ЦОВ, длина очереди составит не более двух вызовов. В то же время при отсутствии информированности о параметрах других ЦОВ длина очереди при большой загрузке составляет более 12 вызовов. 7000 6500 I 6000 j 5500 5000 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,S 0,85 0,9 0,95 р Рис. 5. Зависимость числа обслуженных вызовов при различной загрузке и различных вариантах информированности На рис. 5 представлены зависимости количества обслуженных вызовов от загрузки при различных вариантах информированности. Из графиков видно, что при небольшой загрузке р < 0,5 отличия между количеством обслуженных вызовов при различных вариантах информированности практически нет. Однако при большой загрузке операторов в ЦОВ при полной информированности будет обслужено более 6800 вызовов, тогда как при отсутствии какой-либо информации о состоянии других ЦОВ количество обслуженных вызовов не превысит 5800. 900 800 0 700 1 600 а 1 500 | 400 £ 300 § w 200 100 о 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 р Рис. 6. Зависимость числа потерянных вызовов от загрузки центров при различных вариантах информированности На рис. 6 показана зависимость числа потерянных вызовов от загрузки центров при различных вариантах информированности. Здесь при отсутствии данных о других ЦОВ при большой загрузке будет большое количество потерянных вызовов, время ожидания которых в очереди превысит граничное значение 180 с. Однако при увеличении информированности о состоянии других ЦОВ их количество сокращается практически до нуля. Заключение Исследование модели РЦОВ на основе имитационного моделирования показало, что применение алгоритма интеллектуального управления нагрузкой ЦОВ позволяет повысить качество обслуживания вызовов, уменьшить количество потерянных вызовов, снизить загрузку каждого центра, причем этот эффект повышается с увеличением информированности центров о состоянии друг друга.

About the authors

Elena Vladimirovna Glushak

Email: ck-63@elena.by

References

  1. Росляков А.В., Глушак Е.В. Анализ гомогенной модели распределенного центра обслуживания вызовов как единой команды // T-Com. Телекоммуникации и транспорт. №7, 2013. - С. 102-105.
  2. Глушак Е.В. Анализ моделей и методов управления командами с учетом особенностей распределенных центров обслуживания вызовов // Материалы XIII МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Уфа, 2012. - С. 110-111.
  3. Глушак Е.В. Исследование рефлексивной модели функционирования распределенных центров обслуживания вызовов // Международная молодежная НПК СКФ МТУ-СИ «ИНФОКОМ-2013»., Ростов-на-Дону, 2013. - С. 381-384.
  4. Росляков А.В., Глушак Е.В. Рефлексивные игры применительно к функционированию распределенных центров обслуживания // XX РНК ПГУТИ. Самара, 2013. - С. 62-63.

Statistics

Views

Abstract - 15

PDF (Russian) - 4

Cited-By


Article Metrics

Metrics Loading ...

Copyright (c) 2014 Glushak E.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies