[发明专利]一种预约排队等待时间智能分配算法在审
申请号: | 202111046446.4 | 申请日: | 2021-09-05 |
公开(公告)号: | CN113837411A | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | 李景文;王博;姜建武;李美璇;陆妍玲 | 申请(专利权)人: | 桂林理工大学 |
主分类号: | G06Q10/02 | 分类号: | G06Q10/02;G06Q10/06;G07C11/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 541004 广*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 预约 排队 等待时间 智能 分配 算法 | ||
1.一种预约排队等待时间智能分配算法,其特征在于具体步骤为:
(1)提取历史数据与随机数据状态
接待者接待第n个预约者时,影响要素条件对应的数据状态为A,接待者接待第n个预约者所需要的接待时间为Sn,通过检索数据库,匹配到数据库中所有与数据状态为A的n条历史数据;选取d条近邻数作为与数据状态为A的该接待者接待第n个预约者所需要的接待时间,表示为S′n;
根据d条近邻数据采取加权平均法预测该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
(2)获取过号预约者与过号顺延预约者所占的权重
使用Kn表示该接待者接待过号顺延预约者所需要的接待时间;通过检索数据库,匹配到数据库中所有与数据状态为A的n条历史数据;选取d条近邻数作为与数据状态为A的接待者接待过号顺延预约者所需要的接待时间,表示为K′n;通过检索一段时间内历史数据记录中过号预约者与过号顺延预约者的数量与总接待人数的比值来获取过号预约者所占的权重为与过号顺延预约者所占的权重为
根据d条近邻数据及采取加权平均法预测该接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
(3)设置应对随机突发事件的动态调整参数v
为了应对突发的接待情况,设置一动态调整参数v对该接待者接待第n个预约者所需要的时间Tn进行动态调整,经过动态参数调整过的该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
(4)设置调整接待者精力的动态调整参数x
由于接待者的精力与效率会随工作时长逐渐下降,由此设置一动态调整参数x对该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间Tn进行动态调整,经过动态参数调整过的该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
(5)设置应对预约者迟到的动态调整参数z
考虑到因为预约者迟到从而影响到预约排队等待时间的现象时有发生,由此设置一动态调整参数z对该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间Tn进行动态调整,经过动态参数调整过的该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
(6)设置应对预约者预约办理过于复杂的事件的动态调整参数g
预约者预约办理的事件过于复杂时,也会影响到预约排队等待时间,由此设置一动态调整参数g对该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间Tn进行动态调整,经过动态参数调整过的该接待者接待预约序号为n号的预约者所需要的时间
同理,能得出某预约者当其等候位数为h时,该预约者需要的排队时间Tn:
(7)扩展卡尔曼滤波对预约排队预测时间进行动态修正
用状态变量表示接待者接待预约序号为n号的预约者的预约排队随机数据状态估计值,Xn表示接待者接待预约序号为n号的预约者的预约排队时间真值,Pn表示预约排队随机数据状态预测误差的协方差阵,Rn为状态预测误差与量测预测误差协方差阵;用表示接待者接待预约序号为n-1号的预约者的预约排队随机数据状态最优估计值,Gk为k时刻卡尔曼滤波增益,过程噪声和观测噪声近似为高斯分布,协方差分别为Qwk和Qvk,均值假定为0,设F为状态方程的雅可比值,H为观测方程的雅可比值,Zk为k时刻量测的线性化方程的值;
则预约排队等待时间预测的卡尔曼滤波时间更新方程为:
Zk=hk(Xk,0) (8)
预约排队等待时间预测的卡尔曼滤波状态更新方程为:
Pn=(1-GkHn)Pn (12)
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