ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Multi-objective queueing simulation — Balancing competing service metrics in queue systems

Multi-objective queueing simulation kombinerar diskreta händelsebaserade kömodeller med multiobjektiv optimering för att samtidigt utvärdera och optimera motstridiga prestandamått — såsom genomsnittlig väntetid, serverutnyttjande, genomströmning och servicekostnad — i ett simulerat kösystem. Metoden producerar en Paretofront av icke-dominerade lösningar snarare än en enskild optimal punkt, vilket gör det möjligt för beslutsfattare att explicit förstå avvägningar.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-objective Queueing Simulation — Simultaneous optimization of competing performance metrics in simulated queuing systems. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/simulation/multi-objective-queueing-simulation · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026