Optimize|AlgorithmTuning|MaxIterationsPerCustomerSample 특성을 사용하여 각 고객 샘플에 사용할 최대 반복 수를 구성할 수 있습니다. 세션 레벨 고급 설정과 구성 특성을 모두 확인하십시오.

고객 샘플 반복 동작을 분석하려면 Contact Optimization 로그를 검색하여 문자열 Iteration:을 찾으십시오. 이 로그 항목 뒤에 반복 내용을 나타내는 숫자가 표시됩니다. 각 청크는 반복 1에서 시작하여 계수됩니다. 로그에서 각 반복 수의 개수를 가져와 그 결과를 사용하여 히스토그램을 생성하면 상황을 이해하는 데 유용합니다.

성능의 또 다른 주요 요소는 처리할 수 없는 고객의 수입니다. Optimize|AlgorithmTuning|MaxAlternativesPerCustomerEvaluated 특성의 값이 큰 경우(100 이상) 고객을 처리할 수 없을 때마다 시간 패널티가 높아집니다.

처리할 수 없는 고객이 많은 경우 규칙 또는 데이터에서 논리 오류를 찾으십시오. 그러나 특히 고객당 제안된 트랜잭션 수가 많은 경우 몇몇 고객당 솔루션을 가져오는 데 필요한 시간이 깁니다. 이런 경우에는 성능을 개선하기 위해 처리할 수 없는 고객을 추가로 수락하여 MaxAlternativesPerCustomerEvaluated 매개변수의 값을 줄이는 것이 가장 좋습니다.

Contact Optimization 버전 7.5.3 이상에는 각 고객 샘플마다 평가된 대체 항목의 최소치, 최대치 및 평균치를 표시하는 자세한 로깅이 있습니다.

이들 두 규칙을 사용하는 것 외에도 두 규칙 모두 동일한 제안된 트랜잭션에 적용되도록 규칙 범위가 겹쳐야 합니다. 또한 점수는 패키지 규칙의 선호 솔루션으로 인해 "최소/최대" 규칙이 해당 솔루션의 최소치 아래에 속하는 점수여야 합니다. 이와 같은 조건이 모두 충족되면 핵심 알고리즘이 효율적인 방법으로 최적의 결과를 찾을 수 없으며 문제 해결 엔진에 대해 느린 호출을 사용해야 합니다. 서버 로그에 문제 해결 서브루틴 매개변수:라는 메시지가 표시되면 이러한 조건이 발생한 것입니다.

"B를 포함한 A일 수 없음" 규칙 사용 시 성능 문제가 발생하는 경우 성능을 개선하는 가장 좋은 방법은 Contact Optimization 버전 7.5.3 이상으로 업그레이드하는 것입니다.

점수가 동일한 경우가 많으면 LRE에서 결정을 내리는 것이 때로 비효율적일 수 있습니다. 서버 로그에 생성된 추가 대체 항목:이라는 문자열이 있으면 이러한 상황이 발생한 것입니다.