Sensitivity analysis and simulation of a multiserver queueing system with mixed service time distribution

The motivation of mixing distributions in communication/queueing systems modeling is that some input data (e.g., service time in queueing models) may follow several distinct distributions in a single input flow. In this paper, we study the sensitivity of performance measures on proximity of the service time distributions of a multiserver system model with two-component Pareto mixture distribution of service times. The theoretical results are illustrated by numerical simulation of the M/G/c systems while using the perfect sampling approach

EUROPEAN CONFERENCE ON QUEUEING THEORY 2016

International audienceThis booklet contains the proceedings of the second European Conference in Queueing Theory (ECQT) that was held from the 18th to the 20th of July 2016 at the engineering school ENSEEIHT, Toulouse, France. ECQT is a biannual event where scientists and technicians in queueing theory and related areas get together to promote research, encourage interaction and exchange ideas. The spirit of the conference is to be a queueing event organized from within Europe, but open to participants from all over the world. The technical program of the 2016 edition consisted of 112 presentations organized in 29 sessions covering all trends in queueing theory, including the development of the theory, methodology advances, computational aspects and applications. Another exciting feature of ECQT2016 was the institution of the Takács Award for outstanding PhD thesis on "Queueing Theory and its Applications"

Nested Fork-Join Queuing Networks and Their Application to Mobility Airfield Operations Analysis

A single-chain nested fork-join queuing network (FJQN) model of mobility airfield ground processing is proposed. In order to analyze the queuing network model, advances on two fronts are made. First, a general technique for decomposing nested FJQNs with probabilistic forks is proposed, which consists of incorporating feedback loops into the embedded Markov chain of the synchronization station, then using Marie\u27s Method to decompose the network. Numerical studies show this strategy to be effective, with less than two percent relative error in the approximate performance measures in most realistic cases. The second contribution is the identification of a quick, efficient method for solving for the stationary probabilities of the λn/Ck/r/N queue. Unpreconditioned Conjugate Gradient Squared is shown to be the method of choice in the context of decomposition using Marie\u27s Method, thus broadening the class of networks where the method is of practical use. The mobility airfield model is analyzed using the strategies described above, and accurate approximations of airfield performance measures are obtained in a fraction of the time needed for a simulation study. The proposed airfield modeling approach is especially effective for quick-look studies and sensitivity analysis

Формирование профессиональных компетенций юриста

В статье рассматривается проблема формирования профессиональных компетенций юриста в рамках дисциплины «Профессиональные навыки юриста» в условиях игрового состязательного судебного процесса, различные формы организации учебной деятельности студентов, которые способствуют приобретению студентами новых знаний, закреплению коммуникативных умений и навыков публичных выступлений

Распознавание точек привязки трехмерных объектов по стереоизображению в системах технического зрения

В процессе реконструкции формы трехмерного тела по стереоизображению возникает задача распознавания точек привязки на поверхности объекта. Эти точки используются в алгоритме триангуляции, когда формируется описание модели объекта. Один из способов уточнения координат точек привязки – анализ карты диспаритета для выделенного сегмента стереоизображения. Предлагаемый метод распознавания основан на использовании марковской сети для описания карты диспаритета, преобразовании графа этой сети путём анализа распределения яркостей пикселей изображения. Возможность выбора приоритетного направления смещения при обходе графа карты диспаритета обеспечивает эффективность работы алгоритма, основанного на описанном метод

Stationary waiting time distribution in G/M/n/r with random renovation policy

Consideration is given to G/M/n/r FCFS queue with random renovation policy. This policy implies that a customer upon service completion with probability q(l) removes l customers from the queue and then leaves the system. The choice of customers to be removed from the queue is done in a random fashion. Customer from the queue are served in FCFS order. For this system in a series of papers there were obtained stationary characteristics related to the number of customers in the system. Here we obtain several expressions for the stationary time-related characteristics and specifically dwell on the stationary waiting time distribution, which is obtained in terms of the transforms

Оценка точности восстановления координат при моделировании трехмерных объектов с использованием стереоизображений

Необходимость реконструкции трехмерных координат возникает в задачах распознавания, в которых требуется восстановить форму изображенного объекта. Один из способов решения задачи базируется на использовании модели системы технического зрения, описывающей формирование стереопары изображений. Параметры такой модели задаются матрицами преобразования однородных координат сцены. Для калибровки модели могут быть использованы тестовые стереоизображения, сделанные в разных ракурсах, для шести точек которых известны координаты соответствующих им точек сцены. Точность восстановления координат точек поверхности изображенного объекта (при условии удачного распознавания соответствующих им точек стереопары изображений) обуславливается, главным образом, точностью калибровки модели технического зрения. Оценка погрешностей позволяет построить тетраэдр, во внутренней области которого лежит точка поверхности трехмерного тела, соответствующая распознанной точке стереоизображения

Randomized Machine Learning: Statement, solution, applications

In this paper we propose a new machine learning concept called randomized machine learning, in which model parameters are assumed random and data are assumed to contain random errors. Distinction of this approach from “classical” machine learning is that optimal estimation deals with the probability density functions of random parameters and the “worst” probability density of random data errors. As the optimality criterion of estimation, randomized machine learning employs the generalized information entropy maximized on a set described by the system of empirical balances. We apply this approach to text classification and dynamic regression problems. The results illustrate capabilities of the approach