Аннотация:
Предлагается использование нейросетевой аппроксимации для расчета вероятностно-временных характеристик многоканальных систем массового обслуживания (СМО) и неограниченной емкостью очереди. Приводятся результаты численных экспериментов, показывающие, что по сравнению с численными итерационными алгоритмами достигается существенное снижение трудоемкости вычислений вероятностно-временных характеристик многоканальных СМО с «разогревом» при незначительной погрешности расчета характеристик. Обоснованы целесообразность применения метода Байесовской регуляризации для обучения нейросети и наилучшее число нейронов.
Ключевые слова:
многоканальные системы массового обслуживания; нейросети; аппроксимация; системы обслуживания с «разогревом».
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
УДК:
004.89+004.94
Образец цитирования:
А. Д. Хомоненко, Е. Л. Яковлев, “Нейросетевая аппроксимация характеристик многоканальных немарковских систем массового обслуживания”, Тр. СПИИРАН, 41 (2015), 81–93
Обратная связь: