A.EXAMPLES 会给人留下什么印象? 1.你排队?(排队意味着知道谁在你前面,谁在你后面。) (附加问题:为什么要有耐心,不要插队?如果其他人插队,你还会排队吗?排队时如果有人用包或背包推人,会给人留下什么印象?)
摘要。本文从理论角度探讨了排队理论及其与迅速发展的人工智能 (AI) 领域的交集。为了利用人工智能方法解决排队理论问题,提出了一种创新方法,将模拟技术与人工神经网络 (ANN) 相结合。这种结合不仅表现出很高的效率,而且有望在将机器学习方法应用于排队理论难题方面取得长足进步。除了理论基础之外,本文还阐明了排队理论在人工智能领域的实际应用。它展示了来自现实场景的示例,例如在线书店和电子商务平台,以展示各种排队模型的战略部署,以增强用户体验和系统效率。讨论深入探讨了资源分配、负载平衡和服务时间优化等方面的优势。此外,本文推测了排队理论与人工智能之间不断发展的关系,预计未来这种联系将变得更加深刻和有影响力。随着人工智能研究的不断进步,人们期待对复杂排队问题有新的见解,并为在一系列现实场景中管理排队提供创新解决方案。本分析强调了排队理论与人工智能相结合的潜在丰富性,为未来的研究和应用铺平了道路。
• 2022 年 11 月 29 日,委员会发布命令,接受 PJM 的关税修订,以改进排队流程。4 新的排队流程包括修改,以实施基于集群/周期的处理方法来取代先进先出处理方法。5 这一变化将允许项目根据先就绪/先出分析向前推进,其中准备情况通过现场控制和财务里程碑来证明,并且可以根据系统影响提前退出研究过程。 2023 年 7 月 10 日开始过渡到新的排队流程。• 截至 2023 年 12 月 31 日,发电请求队列中处于活跃、在建或暂停状态的发电量为 268,472.8 MW,比 2022 年底的 287,492.7 MW 减少了 19,019.9 MW(6.6%)。6 根据历史完成率,预计队列中的 37,057.9 MW(13.8%)新发电量将投入使用。2023 年,AI2 排队窗口关闭,AJ1 窗口打开并关闭。随着项目进入排队流程,项目可能会因数据不完整或无效而从队列中删除,由市场参与者撤回或投入使用。 • 截至 2023 年 12 月 31 日,自 1998 年启动以来,已有 8,183 个项目(代表 829,787.7 兆瓦)进入排队程序。其中,1,146 个项目(代表 87,099.0 兆瓦)投入使用。在进入排队程序的项目中,3,805 个项目(代表 474,215.9 兆瓦(占 57.1%))在完成之前退出。此类项目可能会占用排队位置、增加互连成本并造成不确定性,从而为原本可以完成的项目设置进入壁垒。• 2023 年,4,400.2 兆瓦的排队项目投入使用。在投入运营的 4,400.2 兆瓦中,2,644.0 兆瓦(60.1%)为联合循环机组,906.9 兆瓦(20.6%)为太阳能机组,468.1 兆瓦(11.0%)为燃气轮机天然气机组,
- 信息台包含获取国家和市政服务所需的最新和全面的信息; - 软件和硬件综合体为申请人提供国家和市政服务统一门户的访问权限; - 为处理文件,设有舒适的椅子、扶手椅区、桌子(柜台),桌子上放有接收国家和市政服务所需的文件表格(空白表格); - 信息和等候部分包括电子排队管理系统,用于登记、统计排队申请人并显示排队状态。
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而,在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中,它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中,我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型,旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后,我们将问题转化为博弈论公式,进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化,我们进一步提出了一种编程方案,将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中,使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后,提供了模拟结果来验证所提出的方法,并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明,所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。
为了防止由于消息过载而导致 ARINC 网络中出现过度排队(见附录 A),空中和地面端系统都包含流量控制软件功能。流量控制使用滑动窗口协议,以防止超过五条消息在上一个环回消息中排队,而这些消息尚未被对等设备回显。如果出现过载,并且未收到回显,则将推迟传输新消息,直到收到消息或消息的相应有效性计时器到期。