基于多目标优化的话务调度算法研究及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状与发展趋势 | 第13-17页 |
| 1.3.1 多目标优化的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 强化学习的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 话务处理的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 论文研究工作概要 | 第17-20页 |
| 第2章 相关技术 | 第20-34页 |
| 2.1 多目标优化 | 第20页 |
| 2.1.1 多目标优化问题 | 第20页 |
| 2.1.2 多目标优化的特点 | 第20页 |
| 2.2 遗传算法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 遗传算法基本原理 | 第20-22页 |
| 2.2.2 遗传搜索的特征 | 第22-23页 |
| 2.2.3 多目标优化遗传算法 | 第23-26页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第26-31页 |
| 2.3.1 神经网络简介 | 第26-28页 |
| 2.3.2 BP神经网络算法 | 第28-31页 |
| 2.4 马尔可夫决策过程 | 第31-33页 |
| 2.4.1 马尔可夫决策 | 第31-32页 |
| 2.4.2 马尔可夫的决策过程 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 话务调度新模型研究 | 第34-56页 |
| 3.1 术语定义 | 第34-37页 |
| 3.2 模型定义 | 第37-42页 |
| 3.3 话务调度的优化体系 | 第42-47页 |
| 3.3.1 话务调度的优化指标 | 第42页 |
| 3.3.2 话务调度的多目标优化函数 | 第42-45页 |
| 3.3.3 多目标优化算法研究 | 第45-47页 |
| 3.4 话务调度模型的子模块设计 | 第47-48页 |
| 3.5 话务调度模型的马尔可夫过程 | 第48-51页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 3.6.1 实验方案 | 第51页 |
| 3.6.2 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 3.7 话务调度模型对比 | 第54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 系统设计及测试分析 | 第56-68页 |
| 4.1 客户咨询处理系统设计 | 第56-65页 |
| 4.1.1 客户咨询处理系统的模块设计 | 第56-59页 |
| 4.1.2 客户咨询处理系统的数据库设计 | 第59-63页 |
| 4.1.3 客户咨询处理系统 | 第63-65页 |
| 4.2 话务调度系统测试 | 第65-67页 |
| 4.2.1 性能测试 | 第65-66页 |
| 4.2.2 功能测试 | 第66-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间获得知识产权情况 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 详细摘要 | 第79-83页 |
