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融合机器学习预测和水波优化算法求解银行在线客服调度问题
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作者 卢雪琴 谢歙铖 +2 位作者 唐燕 陈世昆 刘仰光 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期33-49,共17页
在线客服的调度是银行客服中心的核心运营环节。高效的客服调度通过合理的人员配置与排班,确保客户能够及时获得服务,从而提升客户体验。然而,客户请求到达的随机性以及客服技能水平差异,使得在线客服调度问题变得复杂。对此,综合考虑... 在线客服的调度是银行客服中心的核心运营环节。高效的客服调度通过合理的人员配置与排班,确保客户能够及时获得服务,从而提升客户体验。然而,客户请求到达的随机性以及客服技能水平差异,使得在线客服调度问题变得复杂。对此,综合考虑客服技能等级、客户类型多样性以及匹配需求等因素,构建了一个以客户等待时间和运营成本最小化为优化目标的混合整数线性规划模型。针对客户需求的不确定性可能会导致客户需求和客服匹配困难,以及该问题在高维解空间中的求解复杂性,提出了一种融合机器学习预测与水波优化算法的混合方法来求解该客服调度问题。在该方法中,采用长短期记忆神经网络对客户到达量进行预测,充分捕捉其时间序列依赖性及外部因素的影响。对于客服调度的混合整数规划模型,则通过一种结合强化学习Q-learning的水波优化算法进行高效求解。以浙江泰隆银行宁波分行在线客服中心的真实数据为基础进行实验,结果表明,所提方法在运营成本控制方面显著优于对比方法。进一步的灵敏度分析揭示:当预测准确率低于90%时,因客户到达量的不确定性,调度成本与客户等待时长均显著上升;而当预测准确率达到或超过90%后,系统性能的提升趋于平缓。这些发现不仅验证了高精度预测对调度效果的显著影响,还为实际应用中平衡预测模型复杂度与调度效率提供了理论基础和实践指导。 展开更多
关键词 在线客服调度 LSTM神经网络 强化学习 水波优化算法
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糖皮质激素类药物的合理应用 被引量:1
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作者 陈世崑 焦素云 《医药导报》 CAS 1996年第2期80-81,共2页
报告激素的不良反应及如何合理应用。
关键词 药物 糖皮质激素类 合理用药 药理
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