АННОТАЦИЯ 3
Введение 8
1 Система с повторными вызовами и вызываемыми заявками 10
1.1 Пример реальной системы как объекта исследования 10
1.2 Математическая модель системы с повторными вызовами и
вызываемыми заявками 11
1.3 Система дифференциальных уравнений Колмогорова 12
1.4 Метод характеристических функций. Распределение вероятностей
числа заявок на орбите 13
2 Асимптотический анализ RQ-системы с вызываемыми заявками 15
2.1 Асимптотика первого порядка 15
2.2 Асимптотика второго порядка 18
2.3 Численная реализация 23
3 Имитационная модель RQ-системы с вызываемыми заявками 26
3.1 Методика проведения имитационного моделирования 26
3.2 Основные структурные элементы программы имитационной модели 27
3.3 Реализация имитационной модели 29
3.4 Точность результатов имитационного моделирования 32
3.5 Сравнение результатов имитационной модели с асимптотическим
распределением 32
4 Задача минимизации среднего числа заявок на орбите и затрат на
функционирование системы 34
4.1 Оптимизация скорости работы обслуживающего прибора 34
4.2 Минимизация среднего числа заявок на орбите 35
4.3 Минимизация среднего числа заявок на орбите и затрат на
функционирование системы 36
Заключение 39
Список использованных источников и литературы 40
В настоящее время теория массового обслуживания является востребованной наукой, изучающей проблемы социально-экономического [1, 2, 3], телекоммуникационного [4, 5, 6, 7, 8] и прочего характера. Связано это с тем, что обслуживающие приборы продолжают широко распространяться в различных сферах и все более плотно входят в современную жизнь многих людей.
Немаловажную роль в наши дни играют call-центры, на которых завязана работа многих предприятий и организаций. Исследованию call- центров как систем массового обслуживания посвящено немалое количество научных работ [9, 10, 11].
Call-центры являются реальным примером систем массового обслуживания с повторными вызовами [12]. Такие системы называются RQ- системами и их особенность заключается в том, что заявка, поступившая в систему, в случае занятости прибора обслуживанием другой заявки, не теряется, а попадает на орбиту и после некоторой случайной задержки снова пытается занять прибор.
Мы рассматриваем смешанный call-центр [13], в котором операторы могут не только принимать входящие звонки, но и совершать исходящие вызовы. Для этого необходимо исследовать систему массового обслуживания с повторными вызовами и вызываемыми заявками. Необходимо оптимизировать скорость работы и число заявок на орбите данного call- центра, чтобы сократить время простоя операторов и повысить эффективность работы системы.
Целью данной работы является построение математической модели смешанного call-центра в виде RQ-системы с вызываемыми заявками и нахождение распределения вероятностей числа заявок на орбите в данной системе.
Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:
• Для математической модели определить распределение вероятностей числа заявок на орбите.
• Составить систему дифференциальных уравнений Колмогорова для данного распределения вероятностей.
• Решить систему уравнений Колмогорова с помощью метода асимптотического анализа в условии большой задержки заявок на орбите, получить маргинальное распределение.
• Построить имитационную модель данной системы для определения области применимости асимптотических результатов.
• Сформулировать и решить задачу минимизации среднего числа заявок на орбите и затрат на функционирование системы.
Работа содержит 4 главы, 43 страницы, 19 рисунков, 2 таблицы, 22 источника.
В первой главе описана RQ-система с вызываемыми заявками. Показан вывод системы дифференциальных уравнений Колмогорова для распределения вероятностей числа заявок на орбите для данной системы и переход к характеристическим функциям. Во второй главе описано нахождение распределение вероятностей числа заявок на орбите методом асимптотического анализа. Третья глава посвящена проектированию и реализации приложения имитационной модели исследуемой системы. В четвертой главе содержится формулировка задачи минимизации среднего числа заявок на орбите и затрат на функционирование системы, решение и результаты решения задачи.
В данной работе представлено исследование RQ-системы с простейшим входящим потоком и вызываемыми заявками. Анализ представленной модели был выполнен двумя методами исследования: методом асимптотического анализа и с помощью имитационного моделирования. Были построены аппроксимации распределений вероятностей числа заявок на орбите и проведен их анализ. Была решена задача минимизации среднего числа заявок на орбите и затрат на функционирование системы.
По материалам исследований был сделан доклад международной научной конференции «Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем». Томск, 26-28 мая 2022 г. (Доклад был награжден дипломом).
1. Жидкова Л. А. Математическая модель потоков покупателей двухпродуктовой торговой компании в виде системы массового обслуживания с повторными обращениями к блокам / Л. А. Жидкова, С. П. Моисеева // Известия Томского политехнического университета. - 2013. - Т. 322. - № 6. - С. 5-9.
2. Pardede A. M. H. Framework for patient service queue system for decision support system on smart health care // International Journal of Engineering & Technology. - 2018. - № 7. - P. 337-340.
3. Darestani S. A. Robust optimization of a bi-objective closed-loop supply chain network for perishable goods considering queue system / S. A. Darestani, M. Hemmati // Computers & Industrial Engineering. - 2019. - Т. 136. - P. 277-292.
4. Гайдамака Ю. В. Модели обслуживания вызовов в сети сотовой подвижной связи : Учебно-метод. пособие / Ю. В. Гайдамака, Э. Р. Зарипова, К. Е. Самуйлов. - М. : Изд-во РУДН, 2008. - 72 с.
5. Карганов В. В. Классы и показатели эффективности работы современных телекоммуникационных систем и сетей, способы их тарификации // Высокие технологии и инновации в науке. - 2019. - С. 124133. - URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_41353491_38075234.pdf (дата обращения: 30.04.2021). - Режим доступа: для зарегистр. пользователей.
6. Соколов Н. А. Выбор модели для решения задач по планированию
телекоммуникационных сетей // Труды ЦНИИС. Санкт-Петербургский филиал. - 2020. - Т. 1. - №. 9. - С. 24-30. - URL:
https://www.elibrary.ru/download/elibrary_43167372_29238107.pdf (дата
обращения: 30.04.2021). - Режим доступа: для зарегистр. пользователей.
7. Степанова И. В. Проектирование систем радиотелефонной связи стандарта TETRA // T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт. - 2017. - Т. 11. - №. 1. - С. 10-16.
8. Костюковский А. Г. Математическое обеспечение ВВХ-метра системы массового обслуживания M/G/1-типа // Проблемы инфокоммуникаций. - Минск, 2019. - №. 1 (9). - С. 48-55.
9. Башарин Г. П., Клапоущак С. Н., Хуртин Д. В. Математическая модель центра обслуживания вызовов с учётом интернет-запросов // Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. - 2008. - №. 1. - С. 2027.
10. Дудин С. А., Дудина О. С. Модель функционирования колл-центра как система MAP/PH/N/RN с нетерпеливыми запросами // Проблемы передачи информации. - 2011. - Т. 47. - №. 4. - С. 68-83.
11. Bhulai S., Koole G. A queueing model for call blending in call centers //IEEE Transactions on Automatic Control. - 2003. - Т. 48. - №. 8. - С. 1434-1438.
12. Aguir S. et al. The impact of retrials on call center performance //OR Spectrum. - 2004. - Т. 26. - №. 3. - С. 353-376.
13. Bernett H. G., Fischer M. J., Masi D. M. B. Blended call center performance analysis // IT professional. - 2002. - Т. 4. - №. 2. - С. 33-38.
14. Stolletz R., Helber S. Performance analysis of an inbound call center with skills-based routing // OR Spectrum. - 2004. - Т. 26. - №. 3. - С. 331-352.
15. Yue W. et al. Application Effect of an Intelligent Outbound Call Platform in Fangzhuang Community Health Center //Chinese General Practice. - 2021. - Т. 24. - №. 16. - С. 2062.
..22