重交通中战略客户的高概率纳什均衡

@第{Atar2017AnE条,title={重流量战略客户的高概率Nash均衡},author={Rami Atar和Subhamay Saha},日志={数学运算结果},年份={2017年},体积={42},页码={626-647},网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:7328643}}
提出并分析了一种博弈论公式,该公式利用了重交通状况特有的现象,即Reiman的快照原理,通过到达时可用的信息,可以高精度地预测等待时间。

时变排队系统中的次扩散负载平衡

延迟或队列长度在负载平衡算法下均衡的程度可以很好地指示其性能。在这种情况下,一些最著名的结果是相关的

具有交替服务器的串联队列中的策略行为

研究了利润最大化服务器在两种基于阈值的经营策略下的战略客户行为,同时考虑了客户的战略行为和服务器的切换成本。

复制到最短的队列

以一维反射布朗运动、短时平均延迟过程的渐近特征和Reiman快照原理的一种形式,得到了可能异构服务器在RSQ(d)下SSC保持的处理方法和队列长度的扩散极限。

具有多个指数服务器的队列的重流量限制

对于s-server队列,已经证明了两种不同类型的重流量极限定理,并且得到的近似值比在典型负载下运行的多服务器系统的早期近似值更好。

马尔科夫休假排队中的战略行为与社会优化

分析了客户对单服务器排队系统的战略响应,在该系统中,服务在没有客户时关闭,只有当队列长度达到给定的临界长度时才恢复。

多服务器服务系统中的队列和空闲率控制

这项工作确定了网络结构和系统参数的规则性条件,在这些条件下,QIR会产生重要的状态空间崩溃(SSC),从而导致质量与效率驱动(QED)多服务器重流量限制机制。

收费对排队规模的调节

最近出现了一些讨论,即对希望由车站提供服务并因此加入排队的到达客户征收“入场费”是否是一项合理的措施。

竞争激烈的大型服务提供商的定价和规模确定

介绍了一个框架,该框架将多服务器重流量分析与epsilon-Nash均衡概念相结合,并将其应用于多个大规模服务提供商竞争价格和响应时间的市场均衡研究。

重业务中具有有限缓冲区的多类队列的渐近最优性结果

对于具有有限缓冲区、接纳和调度控制以及保持和拒绝代价的多类G/G/1队列,我们构造了一个在重流量限制下渐近最优的策略。

缓冲区大小相等时服务最长队列扩散极限不存在的一个注记

我们考虑在(i)传统和(ii)Halfin-Whitt重流量情况下,具有相同大小缓冲区的多类队列的服务-最长队列规则,并显示

服务器具有战略意义时的路由和人员配置

提出了一个选择服务速率的“战略性”服务器模型,其中权衡了“努力成本”和“空闲值”,并探讨了基于服务速率而非服务器空闲时间的路由策略是否可以提高系统性能的问题。

运输站的战略客户:什么时候等待最合适?

本文考虑了一个运输站,在该运输站,客户按照泊松过程到达,并确定了客户的战略行为及其在两个信息水平下的对称纳什均衡策略。

排队还是不排队:排队系统中的平衡行为

前言。1.引言。2.可观测队列。3.不可观察队列。4.优先事项。5.重新注册和赛马。6.时间表和重审。7.服务器之间的竞争。8.服务价格决定。