本發明公開了一種基于深度強化學習的預測式外呼任務分配方法及外呼系統,該方法能根據不同的外呼狀態預測輸出適當的外呼量。首先根據外呼系統工作流程對外呼進行數學建模,構建虛擬外呼環境。然后使用ε?Greedy方法在外呼環境中進行半隨機呼出,同時使用強化學習方法對半隨機呼出進行學習,即從不同狀態下不同外呼量的價值差異中進行學習,使深度神經網絡近似外呼量的價值函數。最后使用深度神經網絡對實際外呼狀態下不同外呼量的價值進行預測,然后選擇最好的外呼量進行輸出。本發明構建的基于深度強化學習的預測式外呼任務分配方法在滿足降低呼損、減少坐席空閑時間目標的同時具有快速輸出、合理預測的特點。
聲明:
“基于深度強化學習的預測式外呼任務分配方法及外呼系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)