Библиотека Амурского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска

БД "Книги"

БД "Статьи"

Труды АМГУ

Выпускные квалификационные работы

Антитеррор

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=время ожидания<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

Микадзе, З. И. (канд. техн. наук).
Об одной многоканальной смешанной системе массового обслуживания с ограниченным временем ожидания [Текст] / З. И. Микадзе, И. С. Микадзе, В. В. Хочолава // Автоматика и телемеханика. - 2007. - N 7. - С. . 44-51. - Библиогр.: с. 51 (6 назв. ). - Ил.

УДК

^a519.7

^a621.398

ББК 22.18 + 32.96
Рубрики: Математика--Математическая кибернетика
Радиоэлектроника--Автоматика и телемеханика
Кл.слова (ненормированные):
системы массового обслуживания -- многоканальные обслуживающие системы -- математические модели -- время ожидания

Доп.точки доступа:
Микадзе, И. С.; Хочолава, В. В.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Григорьев, Юрий Александрович (доктор технических наук; профессор).
Сильная и слабая согласованность в базах данных NOSQL [Текст] / Ю. А. Григорьев, Е. В. Цвященко // Информатика и системы управления. - 2014. - № 4. - С. 14-23 : 6 рис., 1 табл. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 1814-2400

УДК

^A004.65

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Системы управления базами данных (СУБД)

Кл.слова (ненормированные):
NoSQL база данных -- Лапласа-Стилтьеса преобразование -- база данных NoSQL -- вероятность доступа -- время ожидания -- преобразование Лапласа-Стилтьеса -- производящая функция -- сильная согласованность
Аннотация: В статье разработана модель доступа к базе данных для случая асинхронного режима согласованности в конечном счете. Разработана модель доступа для случая синхронного режима сильной согласованности.

Доп.точки доступа:
Цвященко, Евгений Васильевич

Имеются экземпляры в отделах: всего 5 : н.з. (1), ч.з. (1), эн.ф. (1), аб. (2)
Свободны: н.з. (1), ч.з. (1), эн.ф. (1), аб. (2)

Найти похожие

Angel-Bello, F.
Minimizing customers' waiting time in vehicle routing problem with unit demands [Text] / F. Angel-Bello, Y. Cardona-Valdes, S. Nucamendi // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2015. - № 6. - С. 31-46. - Библиогр.: с. 44-46 (52 назв. ) . - ISSN 0002-3388

УДК

^a519.872

ББК 22.18
Рубрики: Математика
Исследование операций
Кл.слова (ненормированные):
время ожидания -- время прохождения -- жадные алгоритмы -- исследование операций -- метаэвристические алгоритмы -- оптимальное управление -- составление маршрута

Доп.точки доступа:
Cardona-Valdes, Y.; Nucamendi, S.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Вишневский, Владимир Миронович (заведующий лабораторией; главный научный сотрудник; доктор технических наук; профессор).
Применение методов машинного обучения к решению задач теории массового обслуживания [Текст] = On the Application of Machine Learning Methods to Solving Problems Queuing Theory / В. М. Вишневский, А. В. Горбунова // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2021. - № 4. - С. 70-82 : рис. - Библиогр.: с. 78-82 (43 назв.) . - ISSN 2071-8632

УДК

^a004.9

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
Кл.слова (ненормированные):
время ожидания -- имитационное моделирование -- интеллектуальный анализ данных -- искусственные нейронные сети -- клиенты -- машинное обучение -- обслуживание -- ожидание клиента -- очередь -- параллельное обслуживание -- сеть массового обслуживания -- система массового обслуживания -- теория массового обслуживания
Аннотация: Представлено систематизированное изложение нового метода исследования систем массового обслуживания (СМО) с использованием алгоритмов машинного обучения. Рассмотренные в обзоре публикации делятся на несколько категорий – статьи, в которых алгоритмы машинного обучения служат для прогнозирования параметров СМО технического характера и публикации, в которых машинное обучение применяется для оценки вероятностно-временных характеристик СМО. Анализ публикаций позволяет сделать вывод о высокой эффективности применения методов машинного обучения, перспективах проведения дальнейших исследований, а также о возможном выделении нового подхода в самостоятельное направление в области решения сложных задач теории очередей.
In this paper, for the first time, a systematic presentation of a new method for studying queuing systems (QS) using machine learning algorithms is presented. The publications considered in the review are divided into several categories - articles in which machine learning algorithms are used to predict the parameters of the QS of a technical nature and publications in which machine learning is used to estimate the probabilistic-temporal characteristics of the QS. The analysis of publications al-lows us to conclude that the application of machine learning methods is highly effective, the prospects for further research, as well as the possible separation of a new approach into an independent direction in the field of solving complex problems of queuing theory.

Доп.точки доступа:
Горбунова, Анастасия Владимировна (старший научный сотрудник; кандидат физико-математических наук)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : н.з. (1)
Свободны: н.з. (1)

Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика за 22.07.2024
Число запросов	270
Число посетителей	1
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)