[發(fā)明專利]基于多目標(biāo)離散二進(jìn)制粒子群算法的客服排班方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010318139.6
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111667138B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳濤;薛云;季家亮;陳家兵
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇寧云計算有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/00
• 代理公司: 北京市萬慧達(dá)律師事務(wù)所 11111
• 代理人: 趙然

1.一種基于多目標(biāo)離散二進(jìn)制粒子群算法的客服排班方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所述客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括客服人員工號、排班周期、班次和/或業(yè)務(wù)線在內(nèi)的傳參數(shù)據(jù)；

根據(jù)業(yè)務(wù)要求確定預(yù)設(shè)強約束條件和預(yù)設(shè)弱約束條件，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)弱約束條件確定多目標(biāo)離散二進(jìn)制粒子群算法；

利用所述多目標(biāo)離散二進(jìn)制粒子群算法對所述客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，獲取可行性解數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述可行性解數(shù)據(jù)確定客服排班方案數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的客服排班方法，其特征在于，利用多目標(biāo)離散二進(jìn)制粒子群算法對所述客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，獲取可行性解數(shù)據(jù)，包括：

對客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化操作，獲得初始化數(shù)據(jù)；

對所述初始化數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，獲取可行性解數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的客服排班方法，其特征在于，

對客服排班業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化操作，獲得初始化數(shù)據(jù)，包括：

對客服人員、排班日期、休息天數(shù)和/或業(yè)務(wù)量進(jìn)行編碼和初始化種群操作，獲得初始化數(shù)據(jù)；和/或，

對所述初始化數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，獲取可行性解數(shù)據(jù)，包括：

對所述初始化數(shù)據(jù)進(jìn)行個體最優(yōu)值更新、外部檔案維護(hù)、全局最優(yōu)值更新、更新及變異操作和/或迭代計算，獲得最終非劣解集。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的客服排班方法，其特征在于，

所述初始化種群操作包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)強約束條件隨機生成多個近似可行解，以對應(yīng)每個粒子的位置；

和/或，

對所述初始化數(shù)據(jù)進(jìn)行個體最優(yōu)值更新、外部檔案維護(hù)、全局最優(yōu)值更新，

獲得最終非劣解集，包括：

基于不可行度值判斷和Pareto支配概念，更新個體最優(yōu)值；

基于適應(yīng)度評價規(guī)則對個體最優(yōu)值進(jìn)行非劣解篩選，存入外部檔案；

從所述外部檔案中選取一個非劣解作為全局最優(yōu)值，指導(dǎo)粒子的飛行過程；

根據(jù)是否滿足迭代終止條件的判斷操作，獲得最終非劣解集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的客服排班方法，其特征在于，

基于適應(yīng)度評價規(guī)則對個體最優(yōu)值進(jìn)行非劣解篩選，存入外部檔案，包括：

判斷所述非劣解集的數(shù)量是否達(dá)到所述外部檔案的容量，若未超過容量，將篩選后的所述非劣解直接存入所述外部檔案；若超過，基于擁擠距離排序策略維護(hù)所述外部檔案；和/或，

根據(jù)是否滿足迭代終止條件的判斷操作，獲得最終非劣解集，包括：

判斷是否滿足迭代終止條件，若滿足，結(jié)束迭代，獲得最終非劣解集；若不滿足，進(jìn)行更新及變異操作，然后再次進(jìn)入所述判斷操作，直至獲得最終非劣解集。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的客服排班方法，其特征在于，所述更新及變異操作，包括：

更新粒子速度位置，并通過結(jié)合遺傳算法中的變異操作對粒子進(jìn)行修復(fù)，得到滿足預(yù)設(shè)強約束條件的可行性解。