Artigo: Markov chain models of a telephone call center with call blending Autores: Alexandre Deslauriersa, Pierre L’Ecuyera, Juta Pichitlamkenb, Armann Ingolfssonc, Athanassios N. Avramidisa.
Resumo Call Center da Bell Canadá Sistema com 2 tipos de tráfego e dois tipos de atendentes. Tráfego: Chamadas inbound (recebidas) Chamadas outbound (efetuadas) Atendentes: Agentes inbound-only Agentes blend (mistos) 5 Modelos CTMC
Cadeias de Markov Descreve o funcionamento de um sistema utilizando um conjunto de estados e transições entre esses estados. As transições são modeladas de acordo com um processo estocástico de tempo contínuo definidos por distribuições exponenciais.
A transição entre os estados do modelo depende exclusivamente do estado atual do modelo sem importar quais foram os estados prévios ou serão os estados futuros do modelo. A taxa ou probabilidade de transição de estados do modelo obedece a uma lei exponencial.
Um modelo de Cadeia de Markov é representado matematicamente por uma matriz de transição de estados. A probabilidade em cada estado de regime estacionário (solução do modelo) é a solução do sistema de equação linear Q = matriz de transição dos estados (gerador infinitesimal) = vetor de probabilidade, a soma dos elementos do vetor de probabilidade é igual a 1.
Em Q cada elemento não diagonal da linha i e coluna j da matriz representam a taxa de transição do estado i para o estado j do modelo.