中小呼叫中心异质坐席人员排班调度及路由优化问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71871118
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The domestic small and medium-sized call centers are generally small in human size and with highly turnover rate. The labor laws and regulations, labor contracts and the salary system are also different from those in foreign countries. The efficiency of agents is obviously different, and the different combination and change of agents on duty greatly affects service rate. Different from the general management mode of weekly scheduling in foreign countries, domestic enterprises usually plan and manage the manpower by the monthly schedule. The domestic enterprise management practice has put forward a number of urgent needs to solve the scientific method problem for the domestic academic circle. Based on practical investigation and academic frontiers, this project proposes the research problems of staffing, monthly scheduling and routing policies with heterogeneity of agents. The project studies the structure characteristics and optimization rule of the problem with attributes of discrete and combination formed by small-scale and heterogeneous agents. By utilizing of queuing theory, operations research and combinatorial optimization, discrete event simulation and stochastic scheduling theory, the project develops optimal algorithms, heuristic algorithms and intelligent algorithms to solve the considered problems. Through innovative research and empirical analysis, this project aims to fill the gap between the current academic results and the actual needs of Chinese enterprises, and expand and enrich the academic research field of call center service operations management.
我国中小呼叫中心运营商一般人力规模小、员工流动率高,劳动法规合同及薪酬制度也与国外不同。运营过程中员工话务服务效率差别明显、不同当班人员组合及变动对服务指标达成度影响较大;与国外普遍的周排班管理模式不同,企业通常制定坐席人员月度排班表来对人力进行计划与管理。国内企业管理实践为我国学术界提出了许多迫切需要解决的科学方法问题。本项目基于企业调研和学术前沿性,提炼了考虑坐席人员异质性的人力计算、月度排班调度及路由策略研究问题,研究小规模异质坐席人力离散性与组合属性所形成的问题结构特征与优化规律。本项目通过综合运用排队论、运筹学与组合优化、离散事件仿真与随机调度等理论方法,提出研究问题求解的最优算法、启发式算法或智能算法等。通过研究创新与实证分析,旨在填补目前学术成果与我国企业实际需求存在的鸿沟,丰富和拓展呼叫中心服务运作管理学术研究领域。

结项摘要

我国中小呼叫企业坐席人力规模小而灵活,劳动用工规定及薪酬制度有其自身特点。本项目从中小呼叫企业运营管理实际出发,提炼出一些呼叫中心坐席人员排班调度问题。这些排班问题蕴含着独特的组合优化结构规律,具有NP-hard难属性。据我们所知,迄今尚未见到国内外运作管理学术界针对这些排班问题研究成果。本项目开展排班问题优化规律、算法设计和管理洞察研究,通过突破其中关键科学问题,取得了一系列学术研究成果。.项目分别针对同班次或同班种周排班调度展开研究,其中把员工当班模式指派扩展到更灵活当班班次(或班种)和日期指派两维决策。项目分别针对采用加班策略或采用兼职用工策略的周排班调度展开研究,其中加班(或兼职)在当班时间和计酬模式上与正常班次(或全职人力)不同。项目分别对不同用工制度场景下的多周或月度排班调度展开研究,其中分别纳入了双休日休班公平或人性化管理理念因素、灵活同班次占优或多用工优化诉求因素等。项目针对多技能等级坐席人力场景,开展结合路由优化策略的日排班调度研究。.针对坐席人员排班调度问题,研究工作包括:(1)就排班问题开展理论分析研究,通过子问题分解厘清排班问题结构及决策关联性,采用约束松弛方法推导排班问题下界,通过概念界定或特殊情况分析推导问题优化性质。(2)基于理论分析成果研究提出启发式优化算法、邻域搜索算法、模拟退火算法、人工蜂群算法、混杂智能优化算法,以及嵌入离散事件仿真模型的人工蜂群算法;采用计算实验方法改进完善优化算法。(3)通过定性与定量相结合方法,分析讨论各种用工制度规定对企业人力成本等影响,以及分析如何科学合理运用用工策略的洞察启示。项目研究具有重要的创新性,理论方法成果有力地推动了该领域学术发展,对工业界管理实践具有重要启发指导意义。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A multi-objective discrete differential evolution algorithm for energy-efficient two-stage flow shop scheduling under time-of-use electricity tariffs
分时电价下节能两级流水车间调度的多目标离散差分进化算法
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2022.109946
  • 发表时间:
    2022-12
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Ling Xue;Xiuli Wang
  • 通讯作者:
    Xiuli Wang
考虑休班公平及同班次约束的呼叫中心排班优化问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    系统工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡修武;徐悦;王秀利
  • 通讯作者:
    王秀利
A hybrid integer programming and artificial bee colony algorithm for staff scheduling in call centers
用于呼叫中心人员调度的混合整数规划和人工蜂群算法
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2022.108312
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Yue Xu;Xiuli Wang
  • 通讯作者:
    Xiuli Wang
中小呼叫中心月度排班优化模型与算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王秀利;徐悦;胡修武
  • 通讯作者:
    胡修武
An artificial bee colony algorithm for scheduling call centres with weekend-off fairness
一种具有周末休息公平性的呼叫中心调度人工蜂群算法
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2021.107542
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Yue Xu;Xiuli Wang
  • 通讯作者:
    Xiuli Wang

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其他文献

基于拥塞控制和资源调节的DDoS攻击防范策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王秀利
  • 通讯作者:
    王秀利
手机恶意软件产业链博弈及演化分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    信息安全与通信保密
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王秀利;朱建明
  • 通讯作者:
    朱建明
隐蔽信道新型分类方法与威胁限制策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王翀;王秀利;吕荫润;张常有;吴敬征;关贝;王永吉
  • 通讯作者:
    王永吉
双基因重组载体在兔乙醇性股骨头坏死模型中抑制成脂与促进成骨基因表达的作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中华实验外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李劲峰;马源;刘柯希;王秀利;尚国伟;李月白;王义生
  • 通讯作者:
    王义生
基于关联规则和变权重系数的SF6高压断路器状态综合评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电力系统保护与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄绪勇;孙鹏;耿苏杰;王秀利
  • 通讯作者:
    王秀利

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

王秀利的其他基金

单件订单外包报价与加工调度分散决策问题研究
  • 批准号:
    71571101
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    49.3 万元
  • 项目类别:
    面上项目
单件订单接受和加工调度优化决策问题研究
  • 批准号:
    71171114
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    41.9 万元
  • 项目类别:
    面上项目
集成原材料供应、作业调度和产品配送的供应链问题研究
  • 批准号:
    70871059
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    24.4 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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