多服务器串联排队系统中平均排队时间的预测
Prediction of average queue time in multi-server tandem queueing systems
李绎冉 1赵宁 1张志坚2
作者信息
- 1. 昆明理工大学理学院,云南 昆明 650500;昆明理工大学数据科学研究中心,云南 昆明 650500
- 2. 昆明理工大学理学院,云南 昆明 650500
- 折叠
摘要
研究了具有2个服务站且缓冲区无限的多服务器串联排队系统,利用机器学习的线性回归模型和非线性回归模型对 2个站的平均排队时间进行预测,并对各种机器学习方法的预测结果进行误差分析.数值实验结果显示,非线性回归模型优于线性回归模型,RF、XGBoost、GBDT方法可以作为分析多服务器串联排队网络的有效手段.
Abstract
This paper studies a multi-server tandem queueing system with two stations and infinite buffers before each station.The average queueing time of the two stations is predicted by linear regression models and nonlinear methods of machine learning,and the error in the prediction results of various machine learning methods is analyzed.Numerical experiments show that the nonlinear method exhibits better performance than the linear regression model.Moreover,the RF,XGBoost and GBDT methods are effective to predict the average waiting time of multi-server tandem queueing networks.
关键词
串联排队系统/多服务器/机器学习/平均排队时间/模拟Key words
tandem queueing system/multi-server/machine learning/average waiting time/simulation引用本文复制引用
基金项目
工业控制技术国家重点实验室开放基金(2021)(ICT2021B51)
出版年
2024
NETL
NSTL
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