Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Китурко, О.М. - Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспо...
Китурко, О.М. - Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспо...
Статья
Автор: Китурко, О.М.
Веснiк Гродзенскага дзяржаўнага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. Серыя 2. Матэматыка. Фiзiка. Iнфарматыка, вылiчальная тэхнiка i кiраванне: Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспо...
Asymptotic analysis of a probabilistic network revenue forecasting model of logistic transport systems
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Китурко, О.М.
Веснiк Гродзенскага дзяржаўнага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. Серыя 2. Матэматыка. Фiзiка. Iнфарматыка, вылiчальная тэхнiка i кiраванне: Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспо...
Asymptotic analysis of a probabilistic network revenue forecasting model of logistic transport systems
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Китурко, О.М.
Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспортных систем = Asymptotic analysis of a probabilistic network revenue forecasting model of logistic transport systems / О. М. Китурко, М. А. Маталыцкий // Веснiк Гродзенскага дзяржаўнага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. Серыя 2. Матэматыка. Фiзiка. Iнфарматыка, вылiчальная тэхнiка i кiраванне: навуковы часопiс / гал. рэд. I.Ф. Кiтурка; заснавальнiк Гродзенскi дзяржауны унiверсiтэт iмя Я. Купалы. – 2018. – Т.8 N2. – С. 141-149. – На рус. яз.
Объектом исследования является замкнутая марковская сеть массового обслуживания с доходами, в которой обслуживаются однотипные заявки. Дисциплины обслуживания заявок в системах сети - FIFO. Рассматриваемые сети массового обслуживания отличаются от классических тем, что требуют, кроме изучения случайных процессов обслуживания заявок, учитывать доходы, приносимые системам обслуживания этими заявками. Системы обслуживания являются многолинейными, число линий обслуживания в них и вероятности переходов заявок между ними зависят от времени. Времена обслуживания заявок в каждой линии систем сети распределены по показательному закону со своими параметрами для каждой системы, которые также зависят от времени. Общее число заявок в сети является кусочно-постоянной функцией времени с несколькими интервалами постоянства. Заявка при переходе из одной системы в другую приносит ей некоторый доход, а доход первой системы уменьшается на эту величину. Целью исследования является проведение асимптотического анализа ожидаемых доходов систем рассматриваемой сети при большом числе обслуживаемых в ней заявок. Во введении указана область прикладного применения марковской сети такого типа и обоснована актуальность работы. В основной части доказано, что плотность распределения доходов систем на различных интервалах времени с определенной точностью аппроксимируется плотностью вероятностей, определяемой уравнениями в частных производных. Получены также дифференциальные уравнения для средних доходов систем сети. В работе также приведен пример нахождения решений этих уравнений. Результаты исследования могут быть использованы при прогнозировании ожидаемых доходов логистических транспортных систем.
The object of investigation is closed Markov queueing network with revenues, in which claims of the same type are served. The discipline of claim service in network systems is FIFO. The considered queueing networks differ from the classical ones in that they require, in addition to studying random processes of service of claims, to take into account the revenues brought to the service systems by these claims. The service systems are multi-line, the number of service lines in them and the probability of the requests passing between them are time-dependent. The time of service of claims in each line of network systems is distributed according to the exponential law with their parameters for each system, which also depend on time. The total number of claims in the network is a piecewise-constant function of time with several intervals of constancy. A claim when moving from one system to another brings it some revenue, and the revenue of the first system is reduced by this amount. The aim of the research is to carry out an asymptotic analysis of the expected revenues of the systems of the network under consideration with a large number of claims served in it. In the introduction, the claim domain of a Markov network of this type and the relevance of the work are indicated. In the main part, it is proved that the density of the revenue distribution of systems at different time intervals is approximated with a certain accuracy by the probability density determined by partial differential equations. Differential equations for the average revenues of network systems are also obtained. In the article it is also given an example of finding solutions of these equations. The results of the research can be used to forecast the expected revenues of logistics transport systems.
004.9:519.872
общий = БД Техника
общий = СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
общий = ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ
общий = МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
общий = HOWARD MATALYTSKI — СЕТИ
общий = СЕТИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
общий = ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ
общий = ЛОГИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Китурко, О.М.
Асимптотический анализ сетевой вероятностной модели прогнозирования доходов логистических транспортных систем = Asymptotic analysis of a probabilistic network revenue forecasting model of logistic transport systems / О. М. Китурко, М. А. Маталыцкий // Веснiк Гродзенскага дзяржаўнага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. Серыя 2. Матэматыка. Фiзiка. Iнфарматыка, вылiчальная тэхнiка i кiраванне: навуковы часопiс / гал. рэд. I.Ф. Кiтурка; заснавальнiк Гродзенскi дзяржауны унiверсiтэт iмя Я. Купалы. – 2018. – Т.8 N2. – С. 141-149. – На рус. яз.
Объектом исследования является замкнутая марковская сеть массового обслуживания с доходами, в которой обслуживаются однотипные заявки. Дисциплины обслуживания заявок в системах сети - FIFO. Рассматриваемые сети массового обслуживания отличаются от классических тем, что требуют, кроме изучения случайных процессов обслуживания заявок, учитывать доходы, приносимые системам обслуживания этими заявками. Системы обслуживания являются многолинейными, число линий обслуживания в них и вероятности переходов заявок между ними зависят от времени. Времена обслуживания заявок в каждой линии систем сети распределены по показательному закону со своими параметрами для каждой системы, которые также зависят от времени. Общее число заявок в сети является кусочно-постоянной функцией времени с несколькими интервалами постоянства. Заявка при переходе из одной системы в другую приносит ей некоторый доход, а доход первой системы уменьшается на эту величину. Целью исследования является проведение асимптотического анализа ожидаемых доходов систем рассматриваемой сети при большом числе обслуживаемых в ней заявок. Во введении указана область прикладного применения марковской сети такого типа и обоснована актуальность работы. В основной части доказано, что плотность распределения доходов систем на различных интервалах времени с определенной точностью аппроксимируется плотностью вероятностей, определяемой уравнениями в частных производных. Получены также дифференциальные уравнения для средних доходов систем сети. В работе также приведен пример нахождения решений этих уравнений. Результаты исследования могут быть использованы при прогнозировании ожидаемых доходов логистических транспортных систем.
The object of investigation is closed Markov queueing network with revenues, in which claims of the same type are served. The discipline of claim service in network systems is FIFO. The considered queueing networks differ from the classical ones in that they require, in addition to studying random processes of service of claims, to take into account the revenues brought to the service systems by these claims. The service systems are multi-line, the number of service lines in them and the probability of the requests passing between them are time-dependent. The time of service of claims in each line of network systems is distributed according to the exponential law with their parameters for each system, which also depend on time. The total number of claims in the network is a piecewise-constant function of time with several intervals of constancy. A claim when moving from one system to another brings it some revenue, and the revenue of the first system is reduced by this amount. The aim of the research is to carry out an asymptotic analysis of the expected revenues of the systems of the network under consideration with a large number of claims served in it. In the introduction, the claim domain of a Markov network of this type and the relevance of the work are indicated. In the main part, it is proved that the density of the revenue distribution of systems at different time intervals is approximated with a certain accuracy by the probability density determined by partial differential equations. Differential equations for the average revenues of network systems are also obtained. In the article it is also given an example of finding solutions of these equations. The results of the research can be used to forecast the expected revenues of logistics transport systems.
004.9:519.872
общий = БД Техника
общий = СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
общий = ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ
общий = МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
общий = HOWARD MATALYTSKI — СЕТИ
общий = СЕТИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
общий = ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ
общий = ЛОГИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
