基于深度强化学习的云呼叫中心资源调度研究
张荣勋
付雄
王俊昌
南京邮电大学计算机学院 南京 210003
摘要：针对云呼叫中心有限时频资源约束和高并发的问题,提出了一种基于深度强化学习的通信线路自动化调度算法.首先,采用马尔可夫决策过程建立同构多智能体系统的模型,设计了复合奖励函数.再从序贯决策角度,设计了多重自注意机制,使用三种基于Actor-Critic架构的算法对模型进行训练.实验结果表明,模型能够自动化输出联合调度策略,具有优良的稳定性和有效性.
关键词：云呼叫中心多智能体系统深度强化学习注意力机制
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61202354)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 3006-3012 )
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