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

作　　者：李绎冉 赵宁[1,2] 张志坚 LI Yiran;ZHAO Ning;ZHANG Zhijian(Faculty of Science,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,Yunnan,China;Data Science Research Center,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,Yunnan,China)

机构地区：[1]昆明理工大学理学院,云南昆明650500 [2]昆明理工大学数据科学研究中心,云南昆明650500

出　　处：《山东大学学报（理学版）》2024年第1期17-26,共10页Journal of Shandong University(Natural Science)

基　　金：2021年度工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT2021B51)。

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。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 

分 类 号：O226[理学—运筹学与控制论]