Cuốn sách này giới thiệu QPLEX, một khuôn khổ tính toán mạnh mẽ được thiết kế để mô hình hóa và phân tích các hệ thống ngẫu nhiên không dừng với không gian trạng thái lớn. Phương pháp này vượt trội trong việc tạo ra các phân phối gần đúng của hiệu suất hệ thống theo thời gian một cách nhanh chóng và chính xác, cung cấp một công cụ mạnh mẽ để hiểu động lực của các hệ thống như vậy. QPLEX tránh được lời nguyền của tính đa chiều bằng cách áp đặt sự độc lập có điều kiện, có thể được biểu diễn thông qua mô hình đồ họa xác suất và khai thác động lực của mô hình. Nó được chế tạo riêng để phân tích tạm thời các hệ thống không dừng, thường gặp trong các ứng dụng thực tế nhưng hiếm khi được giải quyết bằng các kỹ thuật truyền thống. Nó có thể hoạt động trực tiếp với các phân phối theo kinh nghiệm và không yêu cầu giả định về tính ổn định. Vì đầu ra của nó không bị nhiễu, QPLEX được thiết kế riêng cho phân tích độ nhạy và tối ưu hóa. Một số nguyên mẫu mô hình của phương pháp này đủ linh hoạt để chỉ định một loạt các mô hình phong phú. Ví dụ, các mô hình biểu diễn các mạng xếp hàng có thể thể hiện các đặc điểm đầy thách thức như đường chân trời hoạt động ngắn; tỷ lệ đến thay đổi theo thời gian, thời lượng dịch vụ và số lượng máy chủ; và định tuyến phức tạp của các thực thể.

Abstract:

This book introduces QPLEX, a powerful computational framework designed for modeling and analyzing nonstationary stochastic systems with large state spaces. The methodology excels at rapidly and accurately generating approximate distributions of system performance over time, offering a robust tool for understanding the dynamics of such systems. QPLEX circumvents the curse of dimensionality by imposing conditional independence, which may be represented via a probabilistic graphical model, and exploiting model dynamics. It is specifically crafted for transient analysis of nonstationary systems, often encountered in practical applications but rarely addressed by traditional techniques. It can work directly with empirical distributions and requires no stability assumptions. Since its output is not noisy, QPLEX is tailor-made for sensitivity analysis and optimization. The methodology’s few model primitives are flexible enough to specify a rich array of models. For example, models representing queueing networks can exhibit challenging characteristics such as short operational horizons; time-varying arrival rates, service durations, and numbers of servers; and complex routing of entities.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Dieker, Antonius B., Hackman, Steven T
Thông tin nhan đề:	QPLEX: A Computational Modeling and Analysis Methodology for Stochastic Systems
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/150093
Mô tả vật lý:	355p.
Năm xuất bản:	2025