Разработка комплекса решений по повышению производительности центров обработки вызовов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Шерстнева, Алина Анатольевна

• Шерстнева, Алина Анатольевна
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Шерстнева, Алина Анатольевна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ методов построения центров обработки вызовов

1.1 Анализ показателей производительности центров обработки вызовов

1.2 Анализ математических моделей центров обработки вызовов

1.3 Особенности процессов маршрутизации вызовов в условиях территориально-распределенных ЦОВ

1.4 Выводы

2 Разработка обобщенной модели обработки вызовов в ЦОВ

2.1 Принципы организации системы мониторинга ЦОВ

2.2 Примеры отчетов системы мониторинга ЦОВ

2.3 Разработка обобщенной модели обработки вызовов в ЦОВ

2.4 Выводы

3 Разработка частных моделей обработки вызовов в ЦОВ

3.1 Разработка модели ЦОВ с учетом квалификации операторов

3.2 Разработка модели ЦОВ на основе двухуровневого алгоритма обработки вызовов

3.3 Разработка модели ЦОВ с учетом расчетного времени ожидания ответа оператора

3.4 Разработка модели ЦОВ с учетом прогнозируемого времени ожидания ответа оператора

3.5 Выводы

4 Разработка универсальной модели ЦОВ

4.1 Разработка универсального алгоритма обработки вызовов в ЦОВ

4.2 Разработка универсальной модели ЦОВ

4.3 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Приложения

Приложение А Акты внедрения

Приложение Б Данные наблюдений

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка комплекса решений по повышению производительности центров обработки вызовов»

ВВЕДЕНИЕ

А к т у а л ь н о с т ь т е м ы и с с л е д о в а н и я.

Согласно общим техническим требованиям, утвержденными Минсвязи РФ по связи информатизации, центр обработки вызовов (ЦОВ) является современным универсальным многофункциональным комплексом оборудования, построенного с использованием телекоммуникационных систем. Согласно правилам его применения оборудование ЦОВ состоит из входящих в него функциональных элементов, объединенных в отдельный функциональный узел с использованием оборудования коммутации и средств связи.

Среди зарубежных ученых, активно занимающихся исследованием функционирования ЦОВ, следует отметить таких авторов, как A. Rosenberg, P. Anderson, A. Mandelbaum, R. Stolletz, W. Whitt, M. Reiman и др. Отечественные исследования представлены работами А.В. Рослякова, Б.С. Гольдштейна, А.П. Пшеничникова, А.А. Зарубина, А.Б. Самолюбовой, М.С. Степанова, С. Н. Степанова, Ю.А. Савостицкого и др.

При теоретическом исследовании функционирования ЦОВ преобладают «классические» подходы теории массового обслуживания, основанные на использовании формул Эрланга. Предложен ряд математических моделей ЦОВ и произведен их сравнительный анализ с целью определения возможности их практического применения. Наряду с этим, в ряде работ предлагается альтернативный подход к расчету показателей ЦОВ, основанный на замене формул Эрланга В и С приближенными формулами для определения требуемого числа соединительных линий и числа операторов.

Однако значения показателей ЦОВ, рассчитанные по предлагаемым формулам, служат лишь ориентиром при проектировании или развертывании новых ЦОВ. Используемые методы не позволяют выявлять конкретные причины снижения производительности ЦОВ, а также осуществлять прогнозирование

эффективности его работы при сезонных колебаниях нагрузки. Актуальной является задача расчета значимых ключевых показателей эффективности функционирования ЦОВ (KPI, Key Performance Indicators) в оперативном режиме на основе статистических данных системы мониторинга. Знание значений этих показателей позволит дать оценку производительности ЦОВ как с позиции руководителя ЦОВ, так и с позиции пользователя предоставляемых услуг. Для вывода формул расчета KPI необходимо разработать модели ЦОВ, пошагово отражающие процесс обработки вызовов и обеспечивающие достижение приемлемой точности описания алгоритмов его функционирования.

Такой подход позволит принимать соответствующие меры по обеспечению требуемых показателей производительности ЦОВ (KPI) в процессе эксплуатации путем определения «узких» мест в его организации и, в оперативном режиме, выбирать алгоритм его функционирования.

О б ъ е к т и с с л е д о в а н и я.

Процесс обработки вызовов с учетом данных системы мониторинга производительности ЦОВ.

П р е д м е т и с с л е д о в а н и я.

Принципы и методические основы технологического процесса обработки вызовов в ЦОВ.

С о о т в е т с т в и е п а с по р т у с п е ц и а л ь н о с т и.

Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта научной специальности 05.12.13 «Системы, сети и устройства телекоммуникации»:

Пункт 4. Исследование путей совершенствования управления информационными потоками.

Предложена методика рекомбинации информационных потоков при выборе внутреннего сценария обработки вызовов в ЦОВ.

Пункт 12. Разработка методов эффективного использования сетей, систем и устройств телекоммуникаций в различных отраслях народного хозяйства.

Предложены пути обеспечения требуемой производительности ЦОВ, основанные на использовании статистических данных, собираемых и обрабатываемых телекоммуникационной системой мониторинга, при расчете вероятностно-временных параметров его функционирования.

Пункт 14. Разработка методов исследования, моделирования и проектирования сетей, систем и устройств телекоммуникаций.

Разработан ряд математических моделей, позволивших рассчитать ранее не учитываемые вероятностно-временные параметры, оказывающие влияние на производительность ЦОВ.

Ц е л ь р а б о т ы и з а д а ч и и с с л е д о в а н и я.

Цель диссертационной работы состоит в разработке методик обработки вызовов для расчета ключевых показателей эффективности функционирования ЦОВ на основе данных системы отчетности и управления.

Для достижения поставленной цели в работе:

- представлен анализ системы мониторинга производительности ЦОВ;

- разработан ряд частных моделей обработки вызовов, максимально отражающих алгоритмы функционирования ЦОВ;

- разработана универсальная модель ЦОВ, отражающая внутрисистемные процессы обработки первичных и повторных вызовов с учетом нормативных рекомендаций;

- исследованы аналитические зависимости между показателями производительности ЦОВ и статистическими данными системы отчетности и управления.

М е т о д ы и с с л е д о в а н и я.

В работе использованы методы теории вероятностей и математической статистики, вычислительной математики и матричный метод анализа вероятностных систем.

Н а у ч н а я н о в и з н а.

В работе получены следующие новые научные результаты:

- разработана обобщенная модель обработки вызовов, основанная на логическом анализе внутреннего сценария обслуживания вызовов ЦОВ любой направленности. Модель служит основой для разработки частных моделей обработки вызовов, позволяющих получить формулы для расчета вероятностно -временных параметров производительности ЦОВ по статистическим данным системы мониторинга. К частным моделям относятся: модель ЦОВ с учетом квалификации операторов; модель с учетом двухуровневого алгоритма функционирования; модель с учетом расчетного времени ожидания ответа оператора; модель с учетом прогнозируемого времени ожидания ответа оператора и пост-вызывной обработки запроса;

- впервые предложен ряд новых параметров, характеризующих эффективность производительности ЦОВ с позиции пользователя. К ним относятся: вероятность того, что абонент не удовлетворен обслуживанием; вероятность передачи вызова оператору второго уровня; вероятность того, что вопрос отвечает квалификации оператора второго уровня. Параметры используются при оценке уровня квалификации операторов и целесообразности применения разных алгоритмов обработки вызовов;

- впервые с использованием данных системы мониторинга ЦОВ получены формулы для расчета среднего времени работы оператора, приходящегося на один отказ в обслуживании вызова, и среднего числа вызовов, обслуживаемых одним оператором. Указанные параметры служат критерием при формировании требований к квалификации и штатному расписанию операторов ЦОВ;

- разработана универсальная модель ЦОВ, отличающаяся от известных моделей СМО учетом внутрисистемных технологических процессов обработки первичных и повторных вызовов, что позволило получить аналитические зависимости, связывающие множество исходных статистических данных системы мониторинга ЦОВ с основными вероятностно-временными показателями его производительности. Они отражены в новых формулах, учитывающих количественные и качественные показатели функционирования ЦОВ.

Л и ч н ы й в к л а д.

Теоретические исследования, аналитические расчеты, выводы и рекомендации получены автором самостоятельно. Вклад автора в опубликованные результаты и их внедрение является основным.

П р а к т и ч е с к а я з н а ч и м о с т ь р а б о т ы:

- предлагаемые алгоритмы, модели, формулы позволяют произвести оценку вероятностно-временных показателей производительности ЦОВ с учетом данных системы мониторинга;

- получены акты об использовании результатов исследований, подтверждающие их эффективность.

Методики расчета показателей производительности ЦОВ, полученные в настоящей работе, могут быть использованы для оценки эффективности его работы в оперативном режиме.

А п р о б а ц и я р а б о т ы.

Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на Российских научно-технических конференциях «Информатика и проблемы телекоммуникаций», «Современные проблемы телекоммуникаций» (Новосибирск, 2011 - 2015г.г.), XII, XIII Международной конференции-семинаре по микро-нанотехнологиям (Новосибирск, EDM12, EDM13), Международном конгрессе «Коммуникационные технологии и сети» (Москва, МФИ-2012, МФИ-2013), XI Международной Сибирской конференции по управлению и связи (Омск, SIBCON - 2015).

П у б л и к а ц и и.

По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе 3 статьи в изданиях из списка, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ, 4 статьи включены в международную реферативную базу данных Scopus, зарегистрированы две программы имитационного моделирования.

О с н о в н ы е п о л о ж е н и я, в ы н о с и м ы е н а з а щ и т у:

1. Разработанные частные модели обработки вызовов ЦОВ позволяют получить новые формулы для целенаправленного расчета значимых показателей

производительности ЦОВ. Формулы включают параметры, позволяющие оценить эффективность работы ЦОВ любой направленности, как с позиции руководителя компании, так и с позиции потребителя предоставляемых услуг. Параметры определяются по статистическим данным системы мониторинга.

2. Состав значимых вероятностно-временных показателей производительности ЦОВ зависит от целей его развертывания, выбранного алгоритма обслуживания вызовов, статистических данных системы мониторинга. На принятие решений по повышению эффективности работы ЦОВ существенное влияние оказывают причинно-следственные связи, устанавливаемые путем выявления аналитических зависимостей между ключевыми показателями функционирования ЦОВ (КР1) и данными системы отчетности и управления.

3. Разработанная универсальная модель ЦОВ является концептуальной моделью, ориентированной на выявление причин снижения производительности ЦОВ и на оценку динамики изменения интересующих показателей производительности в оперативном режиме.

4. Разработанные методики обработки вызовов позволяют без использования формул Эрланга получить формулы для расчета КР1 ЦОВ по статистическим данным системы мониторинга. Знание значений этих показателей позволит выявить причины низкой производительности ЦОВ путем определения «узких» мест в его организации, осуществить прогнозирование производительности при сезонных колебаниях нагрузки, выбрать алгоритм обработки вызовов для ЦОВ любой направленности.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ В о в ве де ни и обоснован выбор темы диссертационной работы, отмечена актуальность работы, ее новизна, сформулированы цель и задачи исследования, перечислены основные научные результаты, полученные в диссертации, определены практическая ценность и область применения результатов, дано краткое содержание диссертации.

В п е р в о м р а з д е л е выполнен анализ объекта исследования.

Рассмотрены основные виды современных центров обработки вызовов, принципы и методы построения ЦОВ с учетом территориально-распределенного принципа их построения. Исходя из того факта, что целью построения (развертывания) ЦОВ любой направленности является удовлетворение потребностей его потенциальных клиентов в разделе на основе существующих нормативных документов дан перечень показателей предоставления услуг, в том числе и услуг, предоставляемых ЦОВ.

Согласно нормативным документам оценка качества услуг связи основана на следующих принципах:

- оценка качества услуг, проводимая с позиции пользователя;

- обеспечение полноты оценки качества услуг;

- использование системы количественной оценки качества услуг.

Исходя из этого, в первом разделе выполнен анализ существующей системы показателей производительности ЦОВ. Для оценки эффективности современных центров обработки вызовов, авторами, которые занимаются исследованием производительности ЦОВ, составлен список ключевых показателей их эффективности (KPI, Key Performance Indicators). В соответствии с этим списком в диссертационной работе выбраны наиболее значимые показатели производительности ЦОВ. Исходя из предложенного списка, следует, что существуют количественные и качественные показатели производительности ЦОВ. Целью диссертационной работы является определение обозначенных показателей по статистическим данным системы мониторинга производительности ЦОВ. Они необходимы как для оценки качества обслуживания вызовов, так и для выбора и принятия аргументированных решений по перенастройке операторского центра, начиная с изменения состава операторских групп в «горячем» режиме и заканчивая переходом на новые алгоритмы обработки вызовов.

В первом разделе диссертационной работы предлагается рассматривать алгоритмы обработки вызовов с точки зрения событий, фиксируемых системой отчетности и управления ЦОВ. Это позволит, при составлении моделей обработки

вызовов в ЦОВ и получении формул для расчета ключевых показателей эффективности ЦОВ учесть принципы внутреннего взаимодействия между сотрудниками ЦОВ, выполнить анализ системы мониторинга работы отдела или отдельных сотрудников ЦОВ, организовать единое информационное пространство внутри компании, что, в конечном счете, приведет к повышению производительности ЦОВ.

В первом разделе выполнен анализ существующих математических моделей ЦОВ. Отмечены достоинства и недостатки предлагаемых методов расчета значимых показателей производительности ЦОВ по известным моделям ЦОВ. Обозначены задачи, которые решаются в последующих разделах диссертационной работы.

В о в т о р о м р а з д е л е диссертационной работы выполнен анализ принципов организации системы мониторинга производительности ЦОВ. Анализ выполнен с целью ранжирования собираемых системой отчетности и управления (SMC) статистических данных. Это необходимо, во-первых для определения возможностей системы мониторинга производительности ЦОВ и во-вторых для определения пригодности собираемых данных для их последующего использования в моделях обработки вызовов на основе матричного метода анализа вероятностных систем.

Основным компонентом системы мониторинга производительности ЦОВ является система отчетности и управления (Call Management System, CMS). Разработка алгоритмов обработки вызовов ЦОВ и методик расчета вероятностно-временных характеристик его производительности непосредственно по данным CMS в совокупности с учетом многоуровневого принципа построения ЦОВ, известных прогностических методов маршрутизации вызовов с учетом первичных и повторных вызовов, а также квалификационного уровня операторов практически не рассматривалась в отечественных и зарубежных публикациях.

Таким образом, была поставлена задача по исследованию алгоритмов функционирования ЦОВ и системы управления процессом обработки вызовов с целью определения показателей производительности ЦОВ в оперативном режиме

на основе данных системы мониторинга. А также с целью определения эффективности использования имеющихся телекоммуникационных и информационных ресурсов.

Была сформулирована задача моделирования процесса обработки вызовов в ЦОВ, которую предполагается рассматривать в 2-х аспектах:

- технологическом - определяющем выбор и реализацию программно-технических средств, включая решение задач по централизованному управлению ЦОВ и расчету показателей его производительности по статистическим данным системы отчетности и управления;

- организационном - определяющем выбор алгоритма обработки вызовов в зависимости от целей развертывания ЦОВ и установление причинно-следственных связей, влияющих на показатели его производительности.

Во втором разделе диссертационной работы приведены примеры отчетов системы отчетности и управления ЦОВ. На примерах показано, что, несмотря на то, что статистические данные собираются в полном объеме, сделать однозначный вывод о степени производительности ЦОВ, включая решение вопросов о квалификационном уровне операторов, их численности, целесообразности организации многоуровневого построения ЦОВ любой направленности нельзя.

Во втором разделе представлена обобщенная модель обработки вызовов в ЦОВ. Необходимость разработки обобщенной модели продиктована следующими соображениями. Независимо от целей развертывания конкретного ЦОВ, наблюдается один общий внутренний сценарий обслуживания вызовов. Логическое изложение этого сценария и заключено в предлагаемой обобщенной модели обработки вызовов.

Модель представляет собой граф из шести состояний. Каждое состояние соответствует разным конечным вариантам обработки вызовов и фиксируется системой мониторинга производительности ЦОВ. Параметры, обозначенные как переходы между состояниями, определяются по данным системы отчетности и управления ЦОВ.

Обобщенная модель послужила основой для разработки ряда алгоритмов обработки вызовов и ряда частных моделей обработки вызовов, направленных на выявление параметров, влияющих на производительность ЦОВ.

В тре тьем разделе диссертационной работы приведены разработанные алгоритмы обработки вызовов в ЦОВ и соответствующие этим алгоритмам частные модели обработки вызовов.

Частные модели обработки вызовов:

- модель с учетом уровня квалификации операторов;

- модель на основе двухуровневого принципа построения ЦОВ;

- модель с учетом расчетного времени ожидания ответа оператора;

- модель с учетом прогнозируемого времени ожидания ответа оператора и пост-вызывной обработки запроса.

Отличительной особенностью предложенных моделей от известных является то, что наряду с параметрами, используемыми в моделях систем массового обслуживания, в них включены параметры, определяющие:

- уровень квалификации операторов;

- степень удовлетворенности абонентами уровнем обслуживания;

- вероятность того, что вызов будет перенаправлен оператору с более высоким уровнем квалификации;

- вероятность того, что запрос отвечает второму квалификационному уровню операторов;

- вероятность того, что вызов будет обработан с наименьшим расчетным и прогнозируемым временем ожидания ответа оператора и другие.

Задача определения указанных параметров по статистическим данным системы отчетности и управления (CMS) и оценки их влияния на значимые показатели производительности ЦОВ в известных работах не рассматривалась. Учет введенных параметров при оценке производительности ЦОВ даст возможность управлять процессом обслуживания вызовов путем использования несбалансированных количественных показателей CMS, результатов исполнения бизнес-процессов и сопоставления их со стратегическими и тактическими

целевыми ориентирами для получения значения отклонения (разницы) между целевыми и фактическими показателями.

В третьем разделе приводится вывод формул для расчета среднего времени работы оператора, приходящегося на один отказ в обслуживании, и среднего числа вызовов, приходящегося на одного оператора. Формулы получены впервые.

Знание значений параметров, рассчитанных по полученным формулам, позволят:

- аргументированно формулировать требования, предъявляемые к квалификации операторов в зависимости от целей развертывания ЦОВ;

- решать задачи целесообразности увеличения/уменьшения штата операторов;

- регулировать пороговые значения среднего времени ожидания ответа оператора, основываясь на статистических данных системы отчетности и управления ЦОВ;

- при необходимости вводить в систему интерактивного голосового взаимодействия дополнительные опции и многое другое.

В совокупности, решение этих задач предоставляет менеджерам и супервизорам возможности и средства для эффективного управления ЦОВ с целью максимального удовлетворения большинства запросов клиентов. В итоге принятые решения повысят производительность ЦОВ.

Разработанные частные математические модели могут быть положены в основу инженерных, практических методов расчета качественных показателей производительности ЦОВ и при этом дадут возможность более полно использовать информацию, получаемую от системы мониторинга его производительности.

Такой системный подход к расчету вероятностно-временных характеристик функционирования ЦОВ повысит показатели его производительности, прежде всего в части удовлетворенности и лояльности абонентов к компании.

В третьем разделе диссертационной работы получены графики зависимости вероятности потерь вызовов от времени пост-вызывной обработки вызовов,

среднего времени нахождения вызовов в очереди от времени суток, коэффициента использования операторов от времени суток. Графики построены с целью иллюстрации функциональной зависимости между введенными в расчетные формулы новыми параметрами, определяемыми по статистическим данным системы отчетности и управления, и показателями производительности ЦОВ. Опираясь на полученные результаты, можно принимать следующие решения:

- корректировать число операторов в режиме реального времени;

- изменять алгоритм обработки вызовов в зависимости от целей развертывания ЦОВ и в зависимости реальной практической ситуации;

- целенаправленно отслеживать определенные параметры, влияющие на производительность ЦОВ;

- оценивать среднее время освобождения операторов и выявлять причины его увеличения/уменьшения.

В ч е т в е р т о м р а з д е л е диссертационной работы разработан универсальный алгоритм обработки вызовов в ЦОВ, основу которого составляет прогностический метод маршрутизации вызовов. В универсальном алгоритме учитываются значения расчетного и прогнозируемого времен ожидания ответа оператора, а также значение коэффициента DL (Delay Level, желаемое время ответа оператора). Предложенный алгоритм учитывает возможность системы мониторинга ЦОВ осуществлять сбор, выборку и обработку статистических данных, необходимых для расчета параметров производительности ЦОВ. В соответствии с алгоритмом разработана универсальная модель обработки вызовов в ЦОВ (Uni-Model), учитывающая повторные вызовы и включающая параметры, определяемые по статистическим данным CMS.

Ее отличие от известных моделей СМО заключается в том, что:

- в предлагаемой модели отражены алгоритмические процессы, происходящие в ЦОВ непосредственно при маршрутизации и обработке вызовов и фиксирующиеся системой мониторинга ЦОВ. К алгоритмическим процессам относится процесс двухуровневого обслуживания вызовов; процесс

маршрутизации вызовов на основе данных CMS; процесс маршрутизации вызовов с учетом дополнительных сведений, например, о приоритетности вызова; процесс обслуживания повторных вызовов;

- на отдельные состояния разделен процесс обслуживания первичных и повторных вызовов операторами первого и второго квалификационного уровня, а также процесс организации очереди;

- учтена рекомендация о том, что для разных категорий вызовов (LOW ARPU, MIDDLE ARPU , HIGH ARPU, KEY) коэффициент DL должен быть разным и учитывать вероятность повторного вызова;

- учитывается человеческий фактор, например, нетерпеливость абонента при попадании вызова в очередь ожидания ответа оператора, удовлетворенность обслуживанием операторами первого и второго квалификационных уровней.

Универсальная модель включает тринадцать состояний, разделенных на три группы событий:

- обработка первичных вызовов;

- обработка повторных вызовов операторами первого квалификационного уровня;

- обработка повторных вызовов операторами второго квалификационного уровня.

В модели учитывается перераспределение информационных потоков между операторами внутри системы.

Для сравнения полученных результатов с результатами, полученными при исследовании классических моделей СМО, был использован метод математического моделирования. Моделирование выполнено с помощью программы Mathcad.

В качестве условий моделирования были приняты общие для всех моделей обработки вызовов параметры.

Универсальная модель обработки вызовов (Uni-Model) позволяет произвести расчет вероятностей таких событий, как а - вероятность того, что абонент будет не удовлетворен обслуживанием операторской группой первого

уровня; в - вероятность того, что вызов, поступивший из очереди, также будет обслужен неудовлетворительно, р1 - вероятность того, что вопрос отвечает квалификации оператора второго (экспертного) уровня. По статистическим данным системы отчетности и управления производительностью ЦОВ можно определить интенсивность поступления вызовов в очередь, интенсивность освобождения операторов первого и второго уровня, интенсивность обработки вызовов, интенсивность поступления повторных вызовов.

Универсальная модель максимально точно отражает внутрисистемные процессы обработки вызовов ЦОВ и включает элементы принятия решений.

Такой подход дает возможность отследить конкретные причины, например, увеличения/сокращения среднего времени нахождения абонента в очереди, коэффициента загрузки операторов и т.п. и повлиять на них. Тем самым, принять адекватные аргументированные меры по перенастройке алгоритма обработки вызовов в ЦОВ.

Количественные значения для переменных, используемых в предлагаемых формулах расчета, определяются по статистическим данным системы мониторинга ЦОВ.

В четвертом разделе получены аналитические зависимости, связывающие множество исходных данных системы отчетности и управления с вероятностно-временными параметрами, характеризующими производительность ЦОВ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шерстнева, Алина Анатольевна, 2016 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Алиев, Т.И. Основы моделирования дискретных систем: учебное пособие / Т.И. Алиев. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. - 363 с.

2. Андреев, Р. В. Повышение показателей эффективности работы ЦОВ маршрутизацией абонентов в IVR / Р.В. Андреев, Н.М. Татаринова // Докл. на X международной НТК «ПТ и ТТ-2009». - ПГУТИ. - Самара. - 2009. - С. 82.

3. Асташова, Ю.В. Подход к индексации удовлетворенности потребителя / Ю.В. Асташова // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. - 2007. - №10. - С.72-76.

4. Березко, М.П., Вишневский, В.М., Левнер, Е.В., Федотов, Е.В. Математические модели исследования алгоритмов маршрутизации в сетях передачи данных / М.П. Березко, В.М. Вишневский, Е.В. Левнер, Е.В. Федотов // Информационные процессы. - 2001.- Том 1. - № 2. - С. 103 -125.

5. Глушак, Е.В. Оценка эффективности применения алгоритма интеллектуального управления входящими вызовами при различных вариантах информированности о состоянии центров обслуживания вызовов / Е.В. Глушак // Инфокоммуникационные технологии. - 2014. - Том 12. -№2. - С. 25 - 31.

6. Глушак, Е.В. Экспериментальное исследование модели РЦОВ на основе имитационного моделирования / Е.В. Глушак, А.В. Росляков // Т-Сошш -Телекоммуникации и Транспорт. - 2014. - №11. - С. 42 - 46.

7. Глушак, Е.В. Исследование и разработка математических моделей распределенных центров обслуживания вызовов: автореферат дис. канд. техн. наук: 20.02.2015 / Глушак Елена Владимировна. - Самара, 2015. - 134 с.

8. Гольдштейн, Б. С. Са11-центры и компьютерная телефония / Б.С. Гольдштейн, В.А. Фрейман. - СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 2006. - 370 с.

9. Гольдштейн, Б. С. Интеллектуальные сети / Б.С. Гольдштейн, И.М. Ехриель, Р.Д. Рерле. - М.: Радио и связь, 2000. - 500 с.

10. Гольдштейн, Б.С., Зарубин, А.А. Контакт-центры мультисервисных сетей связи: методические рекомендации / Б.С. Гольдштейн, А.А. Зарубин. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2004. - 54 с.

11. ГОСТ Р 55540 - 2013 Качество услуги «Услуга центра обработки вызовов». Показатели качества. М.: Стандартинформ, 2014. - 12 с.

12. ГОСТ Р 53724 - 2009 Качество услуг связи. Общие положения. М.: Стандартинформ, 2011. - 12 с.

13. ГОСТ Р 53731 - 2009 Качество услуг связи. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2011. - 8 с.

14. ГОСТ 27.002 - 89 Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2011. - 32 с.

15. ГОСТ Р ИСО/МЭК 10030-96. Информационная технология. Передача данных и обмен информацией между системами. Протокол обмена маршрутной информацией оконечной системы для использования в сочетании с ГОСТ 34.954-91. М.: Издательство стандартов, 1996. - 42 с. (принят и введен в действие Постановлением Госстандарта России от 10.06.1996 №369)

16. ГОСТ Р 50691-94 «Модель обеспечения качества услуг». М.: Издательство стандартов, 1994. - 42 с. (принят и введен в действие Постановлением Госстандарта России от 29.06.1994 №181).

17. ГОСТ Р 56087.3-2014 Система национальных стандартов в области качества услуг связи. Качество услуг связи. Нормативные значения показателей качества услуг связи на этапах взаимодействия с потребителем. М.: Стандартинформ, 2014. - 10 с.

18. ГОСТ Р ISO 9004-2010 Менеджмент с целью достижения устойчивого успеха организации. Подход с позиции менеджмента качества. М.: Стандартинформ, 2015. - 26 с.

19. ГОСТ Р ISO 9001-2015 Системы менеджмента качества. Требования. М.: Стандартинформ, 2015. - 38 с.

20. Гургенидзе, А. Современный contact-центр [Электронный ресурс] / А. Гургенидзе // Connect! Мир Связи. - 2005. - № 12. - Режим доступа: http://contact.at.ua/publ/1-1-0-24.

21. Данилов, А.Н., Егоров, А.И. Распределенный Call-центр / А.Н. Данилов, А.И. Егоров // T-Comm - Телекоммуникации и транспорт. - 2012.-№7. - С.71 - 74.

22. Димариа, M. Контакт-центры: что дает IP? / Майкл Дж. Димариа // Сети и системы связи. - 2005. - №12. - С. 27 - 30.

23. Дьяконов, В.П. Система MathCAD. [Djv-ZIP] Справочник. Справочное издание / В.П. Дьяконов. - М.: «Радио и связь». Редакция литературы по информатике и вычислительной технике, 1993. - 130 с.

24. Дьяконов, В. П., Абраменкова, И. В., Круглова, В.В. "MATLAB с пакетами расширений" / В.П. Дьяконов, И.В. Абраменкова, В.В. Круглова. - М.: "Нолидж", 2000. - 880 с.

25. Жилкина, Н. Н. Стратегия развития центров обработки вызовов [Электронный ресурс]/Н.Н. Жилкина //Журнал сетевых решений/LAN. -2005.- №5. - Режим доступа: http://www.osp.ru/lan/2005/05/140545/html.

26. Зарубин, A. A. Call и контакт-центры: эволюция технологий и математических моделей / А. А. Зарубин // Вестник связи. Москва. - 2003. -№8. - C.1-5.

27. Зарубин, А. А. Формула контакт-центра [Электронный ресурс] / А.А. Зарубин // Сети и системы связи. Москва. - 2003. - № 8. - Режим доступа: http://niits.ru/public/2003/076.pdf

28. Зарубин, А.А. Распределенный контакт-центр / А.А.Зарубин // «Connect! Мир связи». Москва - 2007. - №10. - С.1 - 4.

29. Засецкий, А., Шельгов, В. Мониторинг сети ЦОД [Электронный ресурс] / А. Засецкий, В. Шельгов // Журнал сетевых решений . LAN. - 2013. - №5. -Режим доступа: http://www.osp.ru/lan/2013/05/13035650/

30. Зеленцов, Б.П. Матричные модели надежности систем: инженерные методы расчета /Б.П. Зеленцов. - Новосибирск: Наука, Сиб. отделение, 1991. - 112 с.

31. Зеленцов, Б. П. Аналитическое моделирование сложных вероятностных систем / Б.П. Зеленцов // Моделирование информационных сетей. Труды ВЦ СО РАН. Серия: Информатика, вып. 1. Новосибирск. - 1994. - С. 144 -152.

32. Зеленцов, Б.П. Матричные модели функционирования оборудования систем связи / Зеленцов Б.П. // Вестник. СибГУТИ. - 2015.- №4. - С.62 - 73.

33. Каплан, Роберт С. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Роберт С. Каплан, Дэйвид П. Нортон: пер. с англ. - 2-ое изд., перераб.: доп. - М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2004. - 320 с.

34. Кливленд, Б. Ключевые параметры для управления Са11-центром / Б. Кливленд // Сети и системы связи. - №14. - 2007. - С.72 - 74.

35. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика / В.А. Колемаев, В.Н. Калинина. - М.:ИНФРА-М., 1997. - 302 с.

36. Кормен, Т. Х. Алгоритмы: построение и анализ = INTRODUCTION TO ALGORITHMS / Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. - 2-е изд., перераб.: доп. - М.: «Вильямс», 2006. -1296 с.

37. Кравченко, О. Интеллектуальный автоответчик / О. Кравченко // Мир связи. Connect. - 2001. - № 10. - С. 38-39.

38. Кривенко, В., Учамприн, А. Построение эффективной системы мониторинга Центра Обработки Данных [Электронный ресурс] / В. Кривенко, А. Учаприн // TECHNOSERV, 22.11.2011. - Режим доступа: http://www.boss-forum.ru/up1oads/12 05 Krivenko Uchamprin.pdf

39. Крылов В.В., Самохвалова С.С. Теория телетрафика и ее приложения /В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 288с.

40. Лагутин, В.С. Телетрафик мультисервисных сетей связи / В.С. Лагутин. -М.: Радио и связь, 2000. - 320 с.

41. Ливитин, А. В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ / Introduction to The Design and Analysis of Aigorithms [текст] // А. В. Левитин. - М.: «Вильямс», 2006. - С. 349 - 353.

42. Лившиц, Б. С. Теория телетрафика: учебник для вузов / Б.С. Лившиц, А.П. Пшеничников, А.Д. Харкевич. - 2-е изд., перераб.: доп. - М.: Связь, 1979. -224 с.

43. Орлов, С. Оптимизация ЦОВ [Электронный ресурс] / С. Орлов // Журнал сетевых решений. LAN. - 2009. - №10. - Режим доступа: http://www.osp.ru/1an/2009/10/10623859/

44. Подиновский, В. В. Интервальные оценки относительных замещений критериев в анализе многокритериальных задач принятия решений / В.В. Подиновский // Информационные технологии моделирования и управления. - 2010. - №1. - С. 29 - 37.

45. Постановление Правительства РФ от 21.11.2011. №958 «О системе обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112». М.: Собрание законодательство РФ. - 25.11.2011. - №48. - ст.6932.

46. Правила применения оборудования центров обработки вызовов экстренных оперативных служб. Часть I. Правила применения оборудования центров обработки вызовов экстренных оперативных служб по единому номеру «112». Министерство связи и массовых телекоммуникаций Российской Федерации. - 30.11.2015. - №484. - 15 с.

47. Приказ 12.12.2011 №340. Об утверждении Правил применения оборудования центров обслуживания вызовов информационно-справочного обслуживания. Министерство связи и массовых коммуникаций РФ. М.: Минкомсвязь России. - 12.01.2012. - 26 с.

48. Пшеничников, А.П., Степанов, М.С. Обобщенная модель Са11-центра / А.П. Пшеничников, М.С. Степанов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2011. - №7. - С. 125 - 128.

49. Разумчик, Р. В. Исследование систем массового обслуживания с отрицательными заявками и бункером для вытесненных заявок: автореф.

дис. канд. физ-мат. наук: 15.08. 2011 / Разумчик Ростислав Валерьевич. -М., 2011. - 137 с.

50. Рек. МСЭ-Т серии М.2100. Международная сеть транспортировки сообщений. Нормы качественных показателей. М.: Сектор стандартизации электросвязи МСЭ. - 2003. - 50 с.

51. Репин, В.В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов / В.В. Репин, В.Г. Елиферов. - М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. - 408 с.

52. Росляков, А. В. Центры обслуживания вызовов (Call Centre), монография / A.B. Росляков, М.Ю. Самсонов, И.В. Шибаева. - М.: Эко-Трендз, 2002. -267 с.

53. Росляков, А. В. Интеграция АСР, ЦОВ и CRM в межрегиональных компаниях связи / A.B. Росляков // Биллинг. Компьютерная телефония. -2004. - №1. - С. 10-14.

54. Росляков, А. В. Математические модели центров обслуживания вызовов /

A.B. Росляков, С.В.Ваняшин. - М.: ИРИАС, 2006. - 336 с.

55. Росляков, А. В. Сравнительный анализ математических моделей центров обслуживания вызовов / А. В. Росляков, С. В. Ваняшин, А. А. Решодько // Электросвязь. - 2004. - №9. - С. 32 - 34.

56. Росляков, А. В. Математическая модель системы телефонистов ОРАХ / А.

B. Росляков, А. В. Новиков // Электросвязь. - 2001. - №8. - С. 13 -16.

57. РФ. Федеральный закон о связи. 07.07.2003. №126-ФЗ. (действующая редакция, 2016).

58. Рыжиков, Ю.И. Расчет систем со случайным выбором на обслуживание / Ю.И. Рыжиков // Информационно-управляющие системы. - 2007. - №3. - С. 56 - 59.

59. Рыжиков, Ю.И., Уланов, А.В. Расчет экспоненциальной системы обслуживания М/Н 2/N-H 2 с заявками, нетерпеливыми в очереди / Ю.И. Рыжиков, А.В. Уланов // Вестник Томского государственного

университета. Управление и вычислительная техника. - 2014. - №2 (27). - С. 47 - 51.

60. Савостицкий, Ю.А. Проектирование центра обслуживания вызовов без формул Эрланга / Ю.А. Савостицкий // Электросвязь. - 2005. - №7. - С. 27 -29.

61. Савостицкий, Ю.А. Простые формулы для оценки требуемого числа каналов и вероятности потерь вызова / Ю.А. Савостицкий // Электросвязь. -2001. - №8. - С. 15 - 16.

62. Самолюбова, А. Б. Call center на 100% / А.Б. Самолюбова. - М.: Альпина Бизнес Бук, 2004. - 309 с.

63. Соловьев, С.П. Опыт внедрения Системы-112 в странах ЕС. [Электронный ресурс] / С.П. Соловьев // НТЦ «КОМСЕТ-сервис». - Режим доступа: http://www.komset.ru/index.php/nashi-publikatsii/16-solovev-s-p-opyt-vnedreniya-sistemy- 112-v-stranakh-es

64. Стандарт ИСО 9004:2009 (ISO 9004:2009) Управление с целью достижения устойчивого успеха организации - Подход с позиции менеджмента качества. М.: Стандартинформ, 2009. - 56 с.

65. Степанов, М.С. Обобщенная модель контакт-центра и частные случаи ее использования / М.С. Степанов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2013. - №7. - С. 126 - 129.

66. Степанов, С.Н., Степанов, М.С. Построение и анализ обобщенной модели контакт-центра / С. Н. Степанов, М. С. Степанов // Автомат. и телемех. -2014. - № 11. - С. 55 - 69.

67. Степанова, И.В. Использование средств гибкой маршрутизации в корпоративных центрах обслуживания вызовов / И.В. Степанова // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. - 2015. - Том 9. - №11. - С. 25 - 31.

68. Степанов, С.Н. Теория телетрафика: концепции, модели, приложения // Серия «Теория и практика инфокоммуникаций». - М.: Горячая линия -Телеком, 2015. - 868 с.

69. Татаринова, H. M. Оценка качества работы операторов ЦОВ по длительности обслуживания вызовов/ Н. М. Татаринова, Б. Я. Лихтциндер // Инфокоммуникационные технологии. - 2011. - №2. - С. 18 - 23.

70. Такеда, Э. Связность расплывчатых графов / Э. Такеда // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. переводов под ред. И.Ф. Шахнова. -М.: Мир. - 1976. - С. 173-215.

71. Таха Х.А. Введение в исследование операций / Х.А. Таха. - 6-е изд., перераб.: доп. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 912 с.

72. Умнов, А.Е. Методы математического моделирования: учебное пособие / А.Е. Умнов. - 3-е изд., перераб.: доп. - М.: МФТИ, 2012. - 295 с.

73. Филлипс, Д. Методы анализа сетей / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас: пер. с англ. - М.: Мир, 1984. - 496 с.

74. Хараев, В.Ю. Исследование параметров сетевого взаимодействия ad hoc сетей стандарта 802.11p в интеллектуальных транспортных системах / В.Ю. Хараев // «Вестник». СибГУТИ. - 2012. - №2. - С. 11-22.

75. Центры обслуживания вызовов. Общие технические требования. РД 45.191-2001. (утв. Минсвязи РФ, введен информационным письмом от 05.10.2001 n ДЭС-6-4243).

76. Чивилев, С.В. Все о теории Эрланга. Как рассчитать количество каналов базовой станции / С.В. Чивилев // Технологии и средства связи. - 2008. -№2. - С. 72 - 73.

Режим доступа: http://www.tsson1ine.ru/artic1es2/bypub/tss-2-2008

77. Шерстнева, А.А., Шерстнева, О.Г. CaU-центр. Расчет параметров качества функционирования на основе данных системы мониторинга / А.А. Шерстнева, О.Г. Шерстнева // Мобильные телекоммуникации. Москва. -2010. - №5. - С.52 - 57.

78. Шерстнева, А.А., Шерстнева, О.Г. CaU-центр. Алгоритм функционирования с учетом повторных вызовов / А.А. Шерстнева, О.Г. Шерстнева // Мобильные телекоммуникации. Москва. - 2010. - №8. - С.33 -44.

79. Шерстнева, А.А. Математическая модель ЦОВ с учетом повторных вызовов / А.А. Шерстнева // Инфокоммуникационные технологии. Самара. - 2016. - Том 14. - №2. - С. 178 - 183.

80. Шерстнева, А.А., Морозов, П.Н., Шерстнева, О.Г. Программа имитации функционирования DWDM сети при динамическом управлении / А.А. Шерстнева, П.Н. Морозов, О.Г. Шерстнева. - М.:2011. - Свидетельство о регистрации 14.04.2011, №16997.

81. Шерстнева, А.А., Шерстнева, О.Г. Программа имитации функционирования телекоммуникационной сети с учетом реальных показателей надежности / А.А. Шерстнева, О.Г. Шерстнева. - М.: 2011. -Свидетельство о регистрации 29.12.2011, №17760.

82. Шерстнева, А.А., Шерстнева, О.Г., Горяева, Н.Г. Разработка интерфейса программного продукта для повышения эффективности работы системы управления / А.А. Шерстнева, О.Г. Шерстнева, Н.Г. Горяева // Инфосфера. Новосибирск. - 2011. - №49. - С.34 - 35.

83. Шерстнева, А.А. Анализ работы системы мониторинга производительности Call-центра / А.А. Шерстнева // Инфосфера. Новосибирск. - 2012. - №54. - С.58 - 60.

84. Шерстнева, А.А., Шерстнева, О.Г. Исследование взаимовлияния параметров надежности телекоммуникационной сети и системы управления / А.А. Шерстнева // Межвуз. темат. сб. науч. тр. Омск. - 2013. -С.24 - 29.

85. Шерстнева, А.А. Разработка математической модели ЦОВ с учетом степени квалификации операторов / А.А. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. -2015. - С.54 - 56.

86. Шерстнева, А.А. Анализ алгоритмов функционирования Call-центра на основе данных систем мониторинга / А.А. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. -2011. - С.12.

87. Шерстнева, А.А. Исследование математических моделей функционирования Са11-центров / А.А. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Инновации и научно-техническое творчество молодежи». Новосибирск. - 2012. - С.54.

88. Шерстнева, А.А., Горяева, Н.Г., Шерстнева, О.Г. Результаты анализа работы системы управления на предприятии связи / Н.Г. Горяева, А.А. Шерстнева, О.Г. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. - 2012. - С. 18 - 19.

89. Шерстнева, А.А. Исследование математических моделей и разработка обобщенного алгоритма функционирования Са11-центров / А.А. Шерстнева // Новосибирская межвузовская научн. конф. «Интеллектуальный потенциал Сибири». Новосибирск. - 2012. - С.54.

90. Шерстнева, А.А. Са11-центр. Исследование методов маршрутизации вызовов /А.А. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. - 2013. - С.54.

91. Шерстнева, А.А. Анализ прогностических методов маршрутизации вызовов в операторском центре / А.А. Шерстнева // Сб. тр. Российской н-т конф. «Информатика и проблемы телекоммуникаций». Новосибирск. -2013. - С.156 - 157.

92. Шерстнева, А.А. Са11-центр. Результаты анализа методов маршрутизации вызовов / А.А. Шерстнева // Труды конф. «Телекоммуникации и вычислительные сети». - Международный форум информатизации (МФИ-12) / Международный конгресс (СТЫ-2012) «Коммуникационные технологии и сети». - 28.11.2012. - С.68.

93. Шувалов, В.П., Вараксина, И.Ю. Классификация методов многопутевой маршрутизации /В.П. Шувалов, И.Ю. Вараксина // Т-Сотт-Телекоммуникации и Транспорт. - 2014. - Том 8. - №1. - С. 29 - 32.

94. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука // Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 420 с.

95. Adan, I., Resing, J. Queueing Theory / Ivo Adan, Jacques Resing. -Department of Mathematics and Computing Science Eindhoven University of Technology P.O. Box 513, 5600 MB Eindhoven. -The Netherlands, 2015. - 480 p.

96. Apex Berg. Contact Center Consulting. Технологии Call центра. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http: //www.apexberg.ru/about/articles.php?ELEMENT_ID=1526

97. Avaya Aura™ Call Center 5.2 Release 5.2 //Call Vectoring and Expert Agent Selection (EAS) Reference Avaya Call Center Call Vectoring and EAS Reference. - March 2009. - 892 с.

98. Bertsekas, D. P., Gafni, E. M., Gallager, R. G. Second Derivative Algorithms for Minimum Delay Distributed Routing in Networks / D.P. Bertsekas, E.M. Gafni, R.G. Gallager // IEEE Trans. Comm., COM-32. - 1984. - РР. 911-919.

99. Boxma, O.J., Schlegel, S., Yechiali, U. On the M/G/1 queue with a waiting server, timer and vacations / O.J. Boxma, S. Schlegel, U. Yechiali // Technical report 2000-038. Accepted for publication in Adv. Math. Sci. - AMS Translation Series. - Eurandom, 2000.

100. Boxma, O.J., Koole, G., Mitrani, I. A two-queue polling model with a threshold service policy / O.J. Boxma, G. Koole, I. Mitrani // in: Proceedings of MASCOTS '95, ed. E. Gelenbe. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA. - 1995. - РР. 84 - 89.

101. Boxma, O.J., Koole, G., Mitrani, I. Polling models with threshold switching / O.J. Boxma, G. Koole, I. Mitrani, F. Baccelli, A. Jean-Marie // in: Quantitative Methods in Parallel Systems. Springer. - Berlin. - 1995 - РР. 129 -140.

102. Brandt, A. Asymptotic results and a Markovian approximation for the M(n)/M(s)/s+GI system / Queueing systems: theory and applications // QUESTA Publ. - 2002. - no.41. - РР. 73-94.

103. Chanas, S. Maximum flow in a network with fuzzy arc capacities / S. Chanas, W. Kolodziejczyk // Fuzzy Sets and Systems. - 1982. - №8. - РР. 165 -173.

104. Chanas, S. Real-valued flows in a network with fuzzy arc capacities / S. Chanas, W. Kolodziejczyk // Fuzzy Sets and Systems. - 1984. - №13. - PP. 139 -151.

105. Cleveland, B. Call Center Management on Fast Forward: Succeeding in the New Era of Customer Relationships (3rd Edition) / Brad Cleveland. - Third Edition by Brad Cleveland. - Call Center Press edition, 2012. - 510 p.

106. Cooper, B. Introduction to queueing theory. Second edition. / Robert B. Cooper. - Computer systems and management science. - Florida Atlantic

University. Boca Raton, Florida. North Holland. New York. Oxford, 1981. - 347 p.

107. Davies, S., Polack- Wahl, J., Anewalt, K. A snapshot of current practices in teaching the introductory programming sequence / S. Davies, J. Polack- Wahl, K. Anewalt // In Proceedings of the 42Nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education. - SIGCSE '11, ACM. - New York, NY, USA. -2011. - PP. 625 - 630.

108. Durr, B. Customer Centricity through workforce optimization / Bill Durr. -ICMI Press (International Customer Management), 2007. - 327 p.

109. Eliazar, I., Yechiali, U. A communication multiplexer problem: Two alternating queues with dependent randomly-timed gated regime / I. Eliazar, U. Yechiali. - Technical report. Department of Statistics and Operations Research. -Tel Aviv University, 2000.

110. Feinberg, M.A. Perfomance characteristics of automated call distribution system / M.A. Feinberg // IEEE Clobecom'90. - 1990. - PP. 415 - 419.

111. Gallager, R. G. Basic Limits on Protocol Information in Data Communication Networks / R.G. Gallager // IEEE Trans. on Information Theory. - Vol. IT-22. - July 1976. - No. 4. - PP. 385 - 398.

112. Gallager, R. G. A Minimum Delay Routing Algorithm Using Distributed Computation / R.G. Gallager // IEEE Transactions on Communications. - Vol. COM-25. - Jan. 1977. - No. l - PP. 73 - 85.

113. Gallager, R. G. Power Limited Channels: Coding, Multiaccess, and Spread Spectrum / R.G. Gallager // Codes, Graphs, and Systems. Kluwer Academic Publishers. - ed. Blahut and Koetter, 2002. - 236 p.

114. Gans, N., Koole, G., Mandelbaum, F. Telephone call centers: Tutorial, review, and research prospects / N. Gans, G. Koole, F. Mandelbaum // Manufacturing and service operations management. - 2002. - №5. - PP. 79 -141.

115. Garnett, O., Mandelbaum, F., Reiman, M. Designing a call center with impatient customers / O. Garnett, F. Mandelbaum, M. Reiman // Manufacturing and service operations management. - 2002. - №4. - PP. 208-227.

116. Guo, C., Wu, H., Tan, K., Shi, L., Zhang, Y., Lu, S. Dcell: A scalable and fault-tolerant network structure for data centers / C. Guo, H. Wu, K. Tan, L. Shi, Y. Zhang, S. Lu // In Proceedings of the ACM SIGCOMM 2008 Conference on Data Communication. - New York, NY, USA. - 2008. - PP. 75-86.

117. Handigol, N., Heller, B., Jeyakumar, V., Lantz, B., Mckeown, N. Reproducible network experiments using container-based emulation / In Proceedings of the 8th International Conference on Emerging Networking Experiments and Technologies / N. Handigol, B. Heller, V. Jeyakumar, B. Lantz, N. Mckeown // CoNEXT '12, ACM. - New York, NY, USA. - 2012. - PP. 253 -264.

118. Implementation of the European emergency number 112 - Results of the fifth data-gathering round. Working document. Communications Committee. C0C0M10-38. Final. Brussels, 2 May 2011 DG INFSO/B2.

119. Mandelbaum, A., Zeltyn, S. The Palm/Erlang - A Queue, with Applications to Call Centers / Avishai Mandelbaum, Sergey Zeltyn. - Israel, 19.07.2005. - 42 p.

120. Nortel Networks Symposium Call Center Web Client Planning, Installation, and Administration Guide Product release 4.5/SU05 Standard 4.0 November 2004 / The Standard 4.0 version of the Nortel Networks Symposium Call Center Web Client Planning, Installation, and Administration Guide // Release 4.5/SU05, is released, 2004. - 1230 p.

121. Robertazzi, T.G. Queueing Theory and Performance Evalution / T.G. Robertazzi, T.G. // Computer Networks and Systems. - 3d edition. - Edwards Brothers Inc., USA, 2000. - 370 p.

122. Sherstneva, A.A. The Analysis of Mathematical Models Functioning Call Center//IEEE, XIII International conference and seminar on micro/nanotechnologies and electron devices, EDM2012. - РР. 57 - 60.

123. Sherstneva, A.A. The Call-center. Development of Algorithm Routings of Calls // IEEE, XI International conference on actual problems of electronic instrument engineering (APEIE)-30057 proceedings, APEIE-2012. - РР. 196 -198.

124. Sherstneva, A.A. Rating of Efficiency of Algorithms Functioning of the Call-Center// IEEE, XIII international conference and seminar on micro/nanotechnologies and electron devices, EDM2013. - РР. 83 - 86.

125. Sherstneva, A.A. Development Call-Center Math Model with Qualification Levels of Operators// International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). - 2015. http:ieee.tpu.ru/sibcon. - РР. 67 - 72.

126. Turel, O., Serenko, A. Satisfaction with mobile services in Canada: An empirical investigation / O. Turel, A. Serenko // Ofir Turel, Alexander Serenko. - Telecommunications Policy 30 (5-6) //. - 2006. - PP. 314 - 331.

127. Zubair Nabi, Z. The Zen of Graduate-level Programming [Электронный ресурс] // Zubair Nabi, arXiv: 1405.2489v1 [cs.CY]. 11 May 2014. - Режим доступа: http://arxiv.org/pdf/1405.2489.pdf