Investigación del sistema de Fork-Join con llegadas de procesos de Markov y distribución de tiempos de servicio de tipo fase utilizando métodos de aprendizaje automático
Autores: Vishnevsky, Vladimir Mironovich; Klimenok, Valentina Ivanovna; Sokolov, Aleksandr Mikhailovich; Larionov, Andrey Alekseevich
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Investigación del sistema de Fork-Join con llegadas de procesos de Markov y distribución de tiempos de servicio de tipo fase utilizando métodos de aprendizaje automático
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estudio
Sistemas fork-join
Tareas
Clientes
Subsistemas
Rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un estudio de sistemas de bifurcación-unión. El sistema de bifurcación-unión descompone a cada cliente en numerosas tareas y las procesa en servidores separados. Una vez que todas las tareas están terminadas, el cliente se considera completado. Este diseño permite el manejo eficiente de los clientes. Los clientes ingresan al sistema en un flujo MAP. Esto ayuda a crear una representación más realista y flexible de cómo llegan los clientes. Es importante para modelar varios escenarios de la vida real. Los clientes se dividen en tareas y se asignan a diferentes subsistemas. El número de tareas coincide con el número de subsistemas. Cada subsistema tiene un servidor que procesa tareas y un búfer que almacena temporalmente tareas en espera de ser procesadas. El tiempo de servicio de una tarea por el k-ésimo servidor sigue una distribución PH (tipo de fase) con una representación irreducible (, ). Se derivó una solución analítica para el caso en que el flujo de entrada MAP y el tiempo de servicio siguen una distribución PH. Tenemos algoritmos eficientes para calcular la distribución estacionaria y las características de rendimiento del sistema de bifurcación-unión para este caso. En casos generales, este documento sugiere utilizar una combinación de métodos de Monte Carlo y aprendizaje automático para estudiar el rendimiento de los sistemas de bifurcación-unión. En este documento, presentamos los resultados de nuestros experimentos numéricos.
Descripción
Este documento presenta un estudio de sistemas de bifurcación-unión. El sistema de bifurcación-unión descompone a cada cliente en numerosas tareas y las procesa en servidores separados. Una vez que todas las tareas están terminadas, el cliente se considera completado. Este diseño permite el manejo eficiente de los clientes. Los clientes ingresan al sistema en un flujo MAP. Esto ayuda a crear una representación más realista y flexible de cómo llegan los clientes. Es importante para modelar varios escenarios de la vida real. Los clientes se dividen en tareas y se asignan a diferentes subsistemas. El número de tareas coincide con el número de subsistemas. Cada subsistema tiene un servidor que procesa tareas y un búfer que almacena temporalmente tareas en espera de ser procesadas. El tiempo de servicio de una tarea por el k-ésimo servidor sigue una distribución PH (tipo de fase) con una representación irreducible (, ). Se derivó una solución analítica para el caso en que el flujo de entrada MAP y el tiempo de servicio siguen una distribución PH. Tenemos algoritmos eficientes para calcular la distribución estacionaria y las características de rendimiento del sistema de bifurcación-unión para este caso. En casos generales, este documento sugiere utilizar una combinación de métodos de Monte Carlo y aprendizaje automático para estudiar el rendimiento de los sistemas de bifurcación-unión. En este documento, presentamos los resultados de nuestros experimentos numéricos.