基于多智能体的银行业务调度决策和协作模型,本文是银行业务有关毕业论文格式模板范文和银行业务和协作模型研究和多智能体相关论文范本.
银行业务论文参考文献：
随着金融行业的飞速发展和金融全球化的不断推进,客户的金融意识也在不断加强.商业银行在获得良好发展机遇的同时,也面临着更加激烈的同业竞争压力.
为了在竞争中占有优势,实现企业利润的最大化,银行需要不断开拓创新,为客户提供更丰富和更优质的金融产品.同时不断提升网点客户服务能力,提高商业银行客户的品牌忠诚度.
目前,在商业银行的网点服务中,客户排长队等待*业务的情况非常普遍,网点排队及调度问题己经成为社会关注的焦点, 也是商业银行当前亟待解决的现实问题.如果排长队的现象不能得到有效改善, 不仅会降低商业银行的服务质量,也会大大影响商业银行的形象和竞争力.
本文首先讨论基于人工智能领域的智能体（Agent）技术,建立一个基于多智能体的银行业务调度决策和协作模型,通过智能体之间的协同和交互来模拟银行业务*的流程；其次采用统计学原理,通过对客户业务*的历史信息进行统计,推测出不同年龄、不同性别的客户（客户画像）在不同渠道*业务的平均*时间；最后设计一个动态的调度决策和协作算法,根据不同的情况对客户进行服务资源的合理分配.该方法不仅很好地模拟了银行业务*的实际场景,而且能够根据客户排队情况动态地调整调度策略,将客户分配到当前最适合*的渠道,从而有效缩短了客户的平均等待时间.
再后实现不同智能体之间的交互协作,共同为客户*业务.最后通过获取客户画像和客户近期的行为,各智能体可以根据自身的意图为客户进行智能营销,为客户介绍相应的产品和活动,以及提供相应的礼品.
一、智能体概念
智能体是指驻留在某一环境下,能持续自主地发挥作用,具备自治性、反应性、社会性、主动性和进化性等特征的计算实体.目前智能体是控制论领域和人工智能领域的研究方向之一.
人、智能机器人和柜台等都可以被认为是智能体,只是智能化程度不同.
二、 基于多智能体的银行业务
调度决策和协作模型
多智能体的银行业务调度决策和协作模型包含客户到达模块、客户管理模块、智能机器人模块、理财经理管理模块、大堂经理管理模块、对私柜台队列管理模块、对公柜台队列管理模块、柜台管理模块、ATM 队列管理模块、ATM 管理模块、智能柜台队列管理模块、智能柜台管理模块、自助终端队列管理模块、自助终端管理模块以及管理和监控模块.模型整体架构如图1 所示.
1. 客户到达模块
该模块用来模拟客户按照一定的随机时间到达银行网点.它负责产生客户Agent,并将客户Agent 交给客户管理模块管理.
2. 客户管理模块
该模块负责管理到达的客户Agent,并跟踪每位客
户的基本信息.客户Agent 的属性主要包括以下内容.
（1）trans：要*的业务.
（2）transType：要*的业务类型,包含对私短业务S、对私中业务M、对私长业务L、VIP 业务V 和对公业务C.
（3）custType：客户类型,含对私普通客户、VIP客户和对公客户,分别简写为P、VIP 和C.
（4）age：年龄.
（5）sex：性别,包含男（M）,女（F）.
（6）arrivalTime：到达网点时间.
（7）leeTime：离开网点时间,设客户办完业务即离开,即leeTime等于 endHandlerTransTime.
（8）beginHandlerTransTime：开始*业务时间.
（9）endHandlerTransTime：结束*业务时间.
（10）serviceType: 最终*业务的方式,包括理财经理、大堂经理、柜台、ATM、自助终端和智能柜台,分别简写为F、L、C、A、T 和I.（11）ageGroup：年龄段,分为青少年18 ～ 30 岁、中年30 ～ 50 岁、中老年50 ～ 60 岁和老年60 岁以上,分别简写为Y、M、MO 和O；此字段根据age 字段推算出.
3. 管理和监控模块
该模块负责管理根据历史数据进行推测、做出调度决策和协作、监控服务状态以及建立一个动态调整的调度算法等.具体算法说明如下.
（1）推测
根据历史统计数据来推测平均*时间、分类平均*时间、平均等待时间和平均总时间.
① erageHandleTime：平均*时间由历史*业务的总时间和历史服务客户总数计算出,在每一位客户*完之后都会重新计算.
公式1：网点服务客户的平均*时间
② classifyAverageHandleTime: 分类平均*时间由所*的业务trans、客户年龄段ageGroup、客户性别sex 和所采用的服务serviceType 四个属性唯一确定.首先,根据trans、serviceType 唯一确定每种服务方式*每种业务的平均*时间erageServiceTypeTransHandleTime,然后根据ageGroup、sex 两个属性,推测出在每一组trans、serviceType 情况下的不同*系数α,由此推测出每类客户的平均*时间.每一位客户*完之后都会重新计算.
公式2：指定trans、serviceType 情况下,不同年龄段、不同性别客户的*系数
年龄段*系数：
（假设青少年*系数为1）
（假设男性*系数为1）
性别*系数：
*系数：
公式3：指定trans、serviceType 情况下不同年龄段、不同性别客户的平均*时间
（historyYouthMaleHandleAllTime 是指青少年男性用户*指定服务方式和指定业务的总时间.historyYouthMaleHandleCount 是指*指定服务方式和指定业务的青少年男性用户总数.）
③ erageWaitTime: 平均每个客户在银行的等待时间
所有客户来到银行,到开始*业务（含未*离开）时的总时间与到达客户总数之比.每一位客户*开始时都会重新计算.
公式4：平均每个客户在银行的等待时间
④ erageAllTime: 平均每个客户在银行的总时间所有客户来到银行,到离开银行时的总时间与到达客户总数之比.每一位客户离开银行时都会重新计算.
公式5：平均每个客户在银行的总时间
⑤ transType: 本文业务类型采用具体指定方式对私长业务L:45 分钟以上；
对私短业务S:15 分钟及以下；
对私中业务M:15 分钟以上,45 分钟以下；
另外,也可以根据历史数据统计不同*时长（分为单位）的业务总数,按照一定的比例来分类长业务、短业务和中业务.使判断规则参数化和决策化.⑥ serviceAgentWaitTime: 每个服务Agent 当前排队的等待时间
由每个服务Agent 当前排队的n-1 个人的分类平均*时间,和当前正在*业务的客户剩余的*时间之和决定.当前正在*业务的客户剩余的*时间,由其开始*时间beginHandlerTransTime、当前时间CurrentTime 和当前客户的classifyAverageHandleTime来算出.
注意：自助终端、ATM、智能柜台等服务类型的排队总人数是各台设备后面排队的人数之和；柜台的排队总人数包含对私普通柜台、VIP 柜台及对公柜台后面排队的人数之和.
⑦ serviceTypeWaitTime: 每个类型服务（ATM、自助终端、柜台等）的平均等待时间
由⑥可以得出每个类型服务（ATM、自助终端、柜台等）的平均等待时间.
（此类型服务共m 个服务Agent）
（2）决策
根据推测信息,计算出当前各服务队列的平均等待时间,结合分类平均*时间,计算出客户去那个渠道*能够最快办完业务,从而对客户进行调度.
（3）监控
监控各服务Agent 空闲状态,如果处于空闲,则按照一定规则将该服务Agent 提供给客户.
（4）银行客户动态调度决策和协作算法
该算法用来调整服务Agent 的服务策略,以更好地为客户服务.
4. 智能机器人模块
该模块负责与客户管理模块交互以获取客户信息以及与管理和监控模块交互以作出决策,将客户调度到不同的渠道.
该模块的智能机器人Agent 首先通过与客户Agent进行交互,获取客户Agent 的主要属性信息；其次管理和监控Agent 进行交互,将客户信息交给管理和监控Agent, 计算出业务类型transType、筛选出支持此客户*的业务trans 的服务管理模块（如ATM、柜台等）,然后计算出该客户的分类平均*时间classifyAverageHandleTime,推算出各个服务队列（如柜台服务队列、ATM 服务队列Agent1 和ATM 服务队列Agent2 等）的当前等待时间和当前正在服务及空闲的服务Agent 信息等；再次根据动态调度决策和协作算法,动态调整柜台Agent、智能柜台Agent 当前可以*的业务类型transType（对私短业务S、对私中业务M、对私长业务L、VIP 业务V 和对公业务C）,并决策出最好的服务管理模块,将客户调度到对应该服务管理模块的服务队列管理模块的队列Agent 中.最后若当前决策出的最好的服务管理模块中存在处于空闲状态的服务Agent,则取出一个服务Agent 来为客户服务；否则,客户Agent 在队列中等待一个服务Agent 结束上一次服务后,再进入服务.
5. 服务队列管理模块
主要包括对私柜台队列管理模块、对公柜台队列管理模块、智能柜台队列管理模块、ATM 队列管理模块、自助终端队列管理模块、大堂经理队列管理模块和理财经理队列管理模块.
该模块用于管理已被调度到对应服务管理模块且当前尚未得到服务的客户Agent.它们按照先来先服务、VIP 优先和短作业优先等策略进行综合排队,以提高业务*效率.
服务管理模块（除大堂经理管理模块、理财经理管理模块外）中的服务Agent 每次会从对应服务队列的服务队列Agent 的队首取走一个客户Agent 进行服务.大堂经理管理模块、理财经理管理模块对应的服务Agent自主从对应的服务队列的服务队列Agent 取出一个客户Agent 进行服务.
6. 服务管理模块
主要包括柜台管理模块、智能柜台管理模块、ATM管理模块、自助终端管理模块、大堂经理管理模块和理财经理管理模块.
用来从服务队列模块的对应服务队列Agent 中取出一个客户Agent 进行服务.其中柜台管理模块、智能柜台管理模块、ATM 管理模块和自助终端管理模块采取从队首取出一个客户Agent 的方式进行服务；大堂经理管理模块、理财经理管理模块采取自主选择一个客户Agent 的方式进行服务.
根据所属业务和等待时间来分流至柜台、智能柜台、ATM、自助终端、大堂经理或理财经理.
三、银行客户动态调度决策和协作算法
对私柜台不能少于2 个（不含VIP 柜台）,VIP 柜台1 个,对公柜台不能少于1 个.算法流程如图2~ 图6所示.
算法具体内容如下：
（1）比较各类服务的serviceTypeWaitTime,找出serviceTypeWaitTime 最小的serviceType,将当前客户调度到serviceType 类型的服务（如柜台、自助终端、ATM、理财经理、大堂经理和智能柜台）.如果是自助终端、ATM、智能柜台,则找出serviceAgentWaitTime最小的Agent,将当前客户加入到此Agent 对应的队列中；如果是大堂经理、理财经理,则等待大堂经理、理财经理随机提供服务；如果是柜台,则按照第①项~ 第⑦项的规则来处理.
①普通客户队列遵循先来先服务,VIP 客户队列遵循先来先服务,对公客户队列遵循先来先服务.
②至少有1 个对私的VIP 柜台专门用来处理VIP 业务.在此柜台置于空闲、VIP 队列为空且普通对私柜台全部处于忙碌状态时,可以调度1 位普通客户*短业务, 否则重新查看VIP 队列是否为空.VIP 队列不为空时,仅可以调度VIP 客户,且此柜台比其他柜台优先调度VIP 客户.
③在VIP 柜台处于忙碌状态时,对于对私普通柜台,VIP 客户遵循抢占式服务.
普通对私柜台如果空闲,首先判断正在为VIP 客户服务的柜台数量是否小于等于对私普通柜台总数的1/3,如果是,则为VIP 客户服务.
如果正在为VIP 客户服务的柜台数量小于等于对私普通柜台总数的1/2,且VIP 客户等待时间超过0.5 小时,则为VIP 客户服务.
如果正在为VIP 客户服务的柜台数量小于等于对私普通柜台总数的1/2,且VIP 客户等待时间不超过0.5小时,则为普通客户服务.
如果正在为VIP 客户服务的柜台数量大于对私普通柜台总数的1/2,则空闲柜台为普通客户服务.
④至少保留2 个普通对私柜台,以保证调度长短业务.
⑤至少保留1 个普通对私柜台专门处理短业务.也就是说长作业不能占据所有普通柜台.当有n-1 个柜台都在*长业务的时候,最后这个柜台取普通队列第一个中短业务.
⑥至少保留1 个对公柜台专门处理对公业务.
⑦对私对公柜台动态调整规则.
根据当前VIP、普通客户和对公客户队列,计算出各队列当前等待时间和等待人数,根据等待时间判断哪个队列最忙（VIP 和普通对私客户合为对私队列）.如果此时柜台有空闲,则将柜台设置为最忙类型的柜台.需要指出,对私和对公柜台是动态变化的,但是对私普通客户和VIP 客户业务则是在对私柜台和对私VIP 柜台内部调动.
（2）对于需要多个资源协同完成的业务,在前一资源完成之后,该资源由监控和管理模块重新调度到下一步处理此业务的资源对应的队列末尾（如下一步可处理的资源有多个,则排到预计等待时间最短的那一个队列的末尾）.
（3）在客户*完业务之后,可以根据客户画像和近期客户行为对客户进行智能营销,或者调度到对应的网点资源进行营销（包括发放礼品）.
特别说明两点：
第一,算法中提供的相关参数可以进行配置,或者根据历史信息采用相应的算法进行计算（例如时间概率推理的相关算法）
第二,柜台的平均等待时间
普通客户柜台平均等待时间等于 普通客户总等待时间/ 对私普通柜台数
VIP 客户柜台平均等待时间等于VIP 客户总等待时间/（对私普通柜台数+VIP 柜台数）
对公客户柜台平均等待时间等于 对公客户总等待时间/ 对公柜台数
四、实验与分析
实验分析,采用此方法比按照普通的先来先服务和固定的对私、对公和VIP 窗口的业务*方式,能够更加合理地调度各类可用资源,从而减少客户的排队等待时间,提高业务*效率.实验程序如图7 所示.
需要指出的是该方法不是根据概率排队人数来进行分配,而是根据预计的客户队列总的*时间来进行分配,从而可以更好地解决排队问题.
本文通过研究当前银行各柜台窗口、自助设备客户分配不合理,客户排队等待时间过长等现象,采用人工智能中的多智能体技术,构建了一个银行调度决策和协作模型,通过智能体之间的协同交互来模拟银行业务*的流程.该模型通过采用统计学原理,对客户业务*的历史数据进行统计,推测出不同年龄、不同性别的客户在不同服务资源*业务的平均*时间.在此基础上,设计了一个动态的调度决策和协作算法,此策略一方面增强了智能机器人提供服务和分流业务的能力,另一方面通过在VIP 窗口、对私和对公窗口中实现柜台窗口的动态调整,实现柜台窗口的合理分配和有效利用,极大地缩短了客户的等待时间.
通过采用本文介绍的多智能体业务调度技术,网点各*渠道的每一个设备、窗口等均能够成为一个具有自治能力的智能体,能够实时地根据网点当前忙闲状态等主动调整自己的状态、策略和行动,能够根据该网点的历史数据（包括客户*数据、客户信息等等）进行自我学习,积累经验和知识,并与其他智能体之间进行社会性的交互以实现协同服务,使网点业务*的过程能够更加合理有效,为将来实现无人网点提供了一个很好的模型.
括而言之：这是一篇适合不知如何写银行业务和协作模型研究和多智能体方面的银行业务专业大学硕士和本科毕业论文以及关于银行业务论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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