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J-GLOBAL ID：202202233467673024   整理番号：22A1163722

深層ニューラルネットワークと強化学習による適応コールセンター労働力管理【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Call Center Workforce Management With Deep Neural Network and Reinforcement Learning

著者 (5件)： Kumwilaisak Wuttipong (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Phikulngoen Saravut (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Piriyataravet Jitpinun (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Thatphithakkul Nattanum (Assistive Technology and Medical Devices Research Center, National Science and Technology Development Agency, Pathum Thani, Thailand) ,  Hansakunbuntheung Chatchawarn (Assistive Technology and Medical Devices Research Center, National Science and Technology Development Agency, Pathum Thani, Thailand)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 35712-35724  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 労働力管理は,コールセンターにおけるいくつかの重要な問題の1つである。コールセンター監督者は,高容量の時変入力呼び出しを処理するために,適切な数の呼び出しエージェントを割り当てなければならない。効果的なスタッフ配分なしで,不適切な労働力管理はサービス品質を劣化させ,顧客満足を削減できる。本論文は,深いニューラルネットワークと強化学習(RL)に基づく新しい呼中心作業力管理を提示する。提案方法は,最初に,コールセンタートラフィック特性を学習して予測するために,深いニューラルネットワークを使用する。深層ニューラルネットワークは,Long-Short Termメモリ(LSTM)ネットワークと,非線形コールトラフィック挙動を捕捉する深層ニューラルネットワーク(DNN)から成る。期待した交通パラメータをErlang Aモデルに供給し,それは呼放棄確率と平均応答時間を含む重要なサービス計量を計算する。本論文では,Q学習アルゴリズムを用いて強化学習フレームワークを適用し,動的呼出しセンタトラヒックを扱うための定義報酬関数を最大化することにより,呼エージェントシフトの最適開始時間とその関連呼び出しエージェント数を確立した。これらの知見の目的は,労働時間を通してコールセンターのサービスの質を維持することである。提案方法は,実際の呼び出しセンタデータの下で,実験結果からサービスと平均待ち時間の達成された品質に関して,経験した人間の監督者と以前の労働力管理スキームを凌駕する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  監督者 ,  *ネットワーク ,  *労働力 ,  *ニューラルネットワーク ,  待ち時間 ,  パラメータ ,  エージェント ,  *強化学習 ,  顧客満足
準シソーラス用語： *コールセンター ,  Q学習 ,  サービス品質 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層ニューラルネットワーク ,  強化学習 ,  適応 ,  コール ,  センター ,  労働力