ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Multi-objectieve wachtrijsimulatie — Het balanceren van concurrerende servicestatistieken in wachtrijsystemen

Multi-objectieve wachtrijsimulatie combineert discrete-event wachtrijmodellen met multi-objectieve optimalisatie om conflicterende prestatiestatistieken — zoals gemiddelde wachttijd, serverbenutting, doorvoer en servicekosten — simultaan te evalueren en te optimaliseren binnen een gesimuleerd wachtrijsysteem. Het produceert een Pareto-front van niet-gedomineerde oplossingen in plaats van één enkel optimaal punt, waardoor besluitvormers expliciet inzicht krijgen in afwegingen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Pearson Prentice Hall. ISBN: 9780136062127
  2. Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. John Wiley & Sons. ISBN: 9780471873396

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Queueing Simulation — Simultaneous optimization of competing performance metrics in simulated queuing systems. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/multi-objective-queueing-simulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateMulti-objective Queueing Simulation (Multi-objective Queueing Simulation — Simultaneous optimization of competing performance metrics in simulated queuing systems). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/simulation/multi-objective-queueing-simulation · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026