EXPERIMENTAL STUDY OF THE MASS CUSTOMER SERVICE SYSTEM IN THE BANK
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-25-31
Abstract
A simulation model of a customer service system in the bank based on agent and discrete-event modeling is developed, analyzed and described. The study presents the results of experiments aimed at analyzing the performance of the customer service system in the bank. The statistics of queues and average service time at different working hours are studied. The results obtained can be used for economic planning and decision-making to improve the bank’s performance. The materials discussed in the article can also be used to provide students with the necessary professional skills when studying for bachelor’s and master’s degrees.
About the Author
N. S. Veremchuk
Siberian State Automobile and Highway University, Omsk
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Associate Professor
E-mail: n-veremchuk@rambler.ru
References
1. Казеев И. М. Имитационное моделирование транспортно-технологического комплекса // Образоват. ресурсы и технологии. 2020. № 1 (30). С. 69–74.
2. Шамраева В. В., Кузовлев Е. Г., Баранник С. В. Реализация геоинформационных систем в дорожной области как одного из направлений информационного моделирования // Вестн. компьютер. и информ. технологий. 2018. № 6 (168). С. 20–26.
3. Романов В. П., Ахмадеев Б. А. Моделирование инновационной экосистемы на основе модели «хищник–жертва» // Бизнес-информатика. 2015. № 1. С. 7–17.
4. Веремчук Н. С. Об имитационном моделировании элементов дорожной сети // Перспективы науки. 2021. № 12. С. 38–41.
5. Акопов А. С., Хачатрян Н. К. Имитационная модель нефтеперерабатывающего предприятия со сложной схемой взаимодействия оборудования // Программная инженерия. 2021. Т. 12, № 6. С. 319–328.
6. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С., Ровенская Е. А., Стрелковский Н. В. Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости // Экономика и математ. методы. 2022. Т. 58, № 1. С. 113–130. DOI 10.31857/S042473880018960-5.
7. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С. Цифровой завод: методы дискретно-событийного моделирования и оптимизации производственных характеристик // Бизнес-информатика. 2021. Т. 15, № 2. С. 7–20.
8. Ordu M., Demir E., Tofallis C., Gunal M. M. A Novel Healthcare Resource Allocation Decision Support Tool: A Forecasting-Simulation-Optimization Approach // Journal of the Operational Research Society. 2021. Vol. 72, Is. 3. P. 485–500.
9. Oueida S., Aloqaily M., Ionescu S. A Smart Healthcare Reward Model for Resource Allocation in Smart City // Multimedia Tools and Applications. 2019. Vol. 78. P. 24573–24594.
10. Боев В. Д. Компьютерное моделирование в среде AnyLogic. М. : Юрайт. 2021. 298 с.
Review
For citations:
Veremchuk N.S. EXPERIMENTAL STUDY OF THE MASS CUSTOMER SERVICE SYSTEM IN THE BANK. Proceedings in Cybernetics. 2022;(3 (47)):25-31. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-25-31
Views:
132
Email this article 