Colección de datos para la Red Neuronal

Los datos que se elijan para el entrenamiento de la Red Neuronal, deben de ser tales que representen de una buena manera el comportamiento del sistema ante varias situaciones, tanto comunes como situaciones límite, todos los conjuntos de datos que se escojan para este fin, deberán ser divididos en dos subconjuntos, uno que debe ser el mayor para el entrenamiento mismo, y el otro para tener un conjunto de patrones de prueba, para verificar que tan bien está aproximando resultados la Red ante patrones no conocidos. Por otro lado, como se mencionó en el Capítulo 4, para entrenar una Red neuronal, es necesario tener patrones de entrada y patrones de salida, el conjunto de patrones de entrada que se eligio es

• Nivel de Habilidad Objetivo (QoSO) Es la habilidad con la que el sistema, en promedio, debera atender a los usuarios

• Nivel de Habilidad Actual (QoSi) Es la habilidad promedio con la que el sistema se encuentra atendiendo a los usuarios

• Intensidad de Trafico(trafico) es la razon de arribo de las llamadashacia el sistema en cada momento

• Nivel de Servicio Objetivo (LSO) Es el porcentaje de llamadas atendidas en menos de 20 segundos por el sistema, el objetivo sera atender al 80% de las llamadas en este lapso de tiempo

• Nivel de Servicio Alcanzado por el Sistema

(LSi)

Es el porcentaje de llamadas actual atendido en menos de 20 segundos porel sistema

• Numero de Agentes Activos del ACD (NoAg) Son los agentes que se encuentran trabajando

• Tiempo Maximo deseado en la Fila de Espera

(WTO)

Es el limite en segundos que se deseaque un usuario este esperando a ser atendido

CAPITULO 5. SIMULACION

• Tiempo de Espera Promedio (WTi) : Es el tiempo promedio que el sistema está tardando en atender a los usuarios que entran al sistema.

La red debe ser capaz de entregar patrones tales que ayuden a la definición de los umbrales mencionados en las ecuaciones 5.1 y 5.2, por lo cual los patrones de salida se

eligieron como:

• Número de Agentes Requeridos (AgRq) : Es la cantidad de agentes necesarios para ofrecer una buena Calidad de Servicio.

• Nivel de Habilidad Límite

(UQoS)

: Es el grado de habilidad que debe tener un agente para dar un buen servicio, dados los parámetros de entrada.

Tabla 5.1: Patrones de entrada a la Red Neuronal.

Q0SO QoSi Tráfico LSO Lsi NoAg WTO WTi

85 86 2 80 100 100 20 0 85 84 5 80 100 100 20 0 85 83 19 80 100 100 20 0 85 84 25 80 100 100 20 0 85 83 48 80 100 100 20 0 85 83 59 80 100 100 20 0 85 75 80 80 87 100 20 14 85 76 99 80 83 100 20 16 85 76 120 80 80 100 20 16 85 76 136 80 78 100 20 17 85 76 153 80 74 100 20 17 85 75 160 80 78 100 20 17

Una vez elegido lo anterior, debemos obtener los valores de los datos anteriores, para esto se considero un valor fijo de 85 para el QoSO para intentar alcanzar una buena Calidad de Servicio en el sistema WTO se considero tambien como un valor fijo, con un valor de 20, ya que despues de 20 segundos los usuarios empiezan a colgar (abandono de fila), es decir se intentará mantener este tiempo en un valor menor a 20 segundos. Tambiéri otro valor fijo debe ser LSO, ya que como se mencionó en la definición, se debe de dar servicio a un 80% / 20 seg. , por lo cual este valor se fijó en 80. A excepción de los tres

CAPITULO 5. SIMULACION

valores mencionados (Q0SO, WTO, LSO), los demás valores de entrada, pueden ser obtenidos de la simulación de un ACD basado en habilidades, sólo modificando la simulación paraobtener los datos de entrada a la red (ver Tabla 5.1).

En cuanto a la obtención de los dos valores de salida (UQoS y AgRq), se debe de tomar en consideración que el número de Agentes Requeridos es función del Nivel de Servicio Deseado, la Media de Servicio y el Tráfico, por lo cual, según Thomas L. Saa/y,

con la Ecuación 5.5 podemos obtener el número de agentes requeridos [24].

en donde:

• >t) = Probabilidad de tener que esperar un tiempo mayor a t, antes de ser

atendido, por lo que para un LOS de 80%, tenemos que

~(>

t)= 1—0.8 = 0.20. • = Recíproco del tiempo promedio para atender una llamada (i.’i~).

• QoS!100, dondeQoSes la habilidad Promedio de los Agentes.

• C=Número de Agentes (parámetro que buscamos). • = Número de Llamadas por minuto.

• p=2/C~i. • a=2,:

1u.

• t= tiempo límite, dado que deseamos cumplir 80% / 20 seg., t=20.

Para resolver la Ecuación anterior, se tomó como base que la parte que se encuentra a la derecha del signo de igual deberá ser equivalente a F(>t)=1—0.8 =0.20, y sólo un

término es el desconocido“C“, que es el parámetro buscado, así que se empleó un método

iterativo para encontrar el valor de C tal que la Ecuación se iguale con ese valor.

CAPITULO 5. SIMULACION

Ahora, para obtener el UQoS, se tomó una distribución normal con media de 60 y desviación estándar de 30 para la habilidad de los agentes en cada tipo de servicio, tal como se vio en la Figura 5.4 . En esta Figura observamos que el área bajo la curva representa la

probabilidad de que un agente esté dentro de un rango de habilidad determinado y también representa el porcentaje de agentes con cierto grado de habilidad [2]. Lo que debemos hacer es encontrar el porcentaje de agentes que deben utilizarse y mediante las tablas de probabilidad normal obtener el UQoS adecuado para obtenerel LOS que hemos planteado.

Para una mejor comprensión de este método se deben observar de las tablas de la función de Probabilidad Normal [25], se tiene que:

X—M

(5.6)

o-

en donde:

• X = parámetro buscado (UQ0S).

• z= variable normalizada correspondiente a X.

• o-= desviación estándar.

• M=media.

Una muestra de los valores de salida para el entrenamiento de la red, se muestran el la Tabla 5 2

Tabla 5.2

Patrones de Salida para

AgRq UQ0S 5 100 9 100 24 83 32 77 59 55 71 49 96 30 110 30 110 30 110 30 110 30 110 30

CAPITULO 5. SIMULACION

De la manera como se explicó anteriormente, se obtuvo un conjunto de 500 distintos patrones para el entrenamiento de la Red, y 100 patrones para prueba.

In document Centro de llamadas virtual controlado por redes neuronales-Edición Única (página 62-66)