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排队：- 能源市场与政策
9 注：（1）*部分项目的混合储能容量是使用提供单独容量数据的项目中的储能：发电机比率估算的，该值仅从 2020 年开始包含。互连队列数据中未提供储能持续时间。（2）风电容量包括所有年份的陆上和海上，但海上仅在 2020 年开始细分。（3）混合发电容量包括所有适用的发电机类别。（4）并非所有这些容量都会建成。
排队的动态和状态空间崩溃，零散的限制顺序簿市场
摘要。在现代股票市场中，参与者可以选择许多交易的交易所。交换通常在价格时间优先级规则下作为电子限制订单书籍运行，然后可以将其建模为第一届首次排队排队系统。具有多个交流的市场可以被认为是一个分散的平行排队系统。提交限额订单的异质交易者选择交易所（即队列），在该交易所中，通过对预期延迟进行交易，直到他们的订单可能会订购，可以通过对预期延迟进行交易。可以将这些限制订单视为等待服务的工作。同时，提交市场订单的交易者选择哪种交换（即队列）指导其订单。这些市场订单触发了排队限制订单的瞬时服务完成。以这种方式，服务器是自我感兴趣的，原子交易者提交市场订单的汇总。考虑到投资者跨交易所的订单决策的影响，我们发现该分散市场的平衡表现出州太空崩溃的财产，在该财产中（a）不同交流的队列长度以直觉的方式耦合； （b）市场的行为是通过一维过程来捕获的，该过程可以看作是在所有交易所中的加权总队列长度； （c）可以通过绘制汇总的市场深度过程来推断每个交易所的行为，该过程考虑了异质交易者特征。与队列长度本身相比，这种耦合现象的关键驱动力预计会延迟。在一个月的时间内分析贸易和报价数据集的股票样本，我们发现了对预测的状态空间崩溃的经验支持。单独使用纳斯达克（Nasdaq）自2015年自然收费实验之前和之后的数据，我们再次找到观察到的市场行为与该模型对费用变化的预测之间的协议。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
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。
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所有申请人必须是美国公民或持有有效永久居民卡和/或工作/访问签证。访客通行证可打印，有效期最长为 30 天。访客必须在背景调查后 15 天内收到通行证，否则将进行新的检查。*仅在工作时间前往 Wheatland Gate，MF 0730-1600 如有任何问题或疑虑，请致电 9 SFS Pass and Registration @ 530-634-3128
分析能源存储系统的排队模型
3本文介绍了最近提出的用于储能的最近提议的排队系统模型，该模型具有4个排放。即使没有负载，储能系统也会通过5个自dearmence降低存储的能量。在某些存储技术中，自我放电的速率每天可以超过储存能量6的50％。我们考虑了一个排队模型，称为泄漏队列，除了到达和7服务过程外，还有一个泄漏过程可在每个8个时段中减少一个因子γ（0 <γ<1）。当平均漂移为正时，我们发现泄漏队列在两个9个制度之一中运行，每个制度具有不同的特征。在其中一个机制中，存储的能量总是以低于存储容量的10点稳定，而存储的能量紧随高斯分布。11在另一个制度中，存储系统的行为与常规有限容量系统相似。对于两个12制度，我们都会得出底流和溢出概率的表达式。尤其是我们提出了一个13个新的Martingale论点，以估计第二条制度中下流的概率。在能源供应类似于风能来源的数值示例中，该方法是14验证的。Q1 15Q1 15
量子排队延迟
引言 量子信息处理系统有可能引发下一次技术革命 [1]–[3]，实现量子通信 [4]–[7]、量子传感 [8]–[10]、量子计算 [11]–[15] 以及下一代定位、导航和授时 [16]–[18] 等各种应用。虽然量子网络的物理实现正在迅速发展 [19]–[22]，但对于物理层之外可靠高效传输量子信息所必需的操作策略的设计和分析知之甚少。特别是，量子数据的排队延迟，称为量子排队延迟 (QQD)，是量子网络信息传输的关键问题之一。与经典排队延迟相比，排队延迟对量子网络更为重要：量子态与环境相互作用，如果不按时传递，将会丢失大量信息 [23]–[25]。分析 QQD 的困难有两个方面。首先，可以说没有数学模型能够描述量子网络中的排队节点和排队过程。这样的模型必须与物理实现相符（例如，
量子排队延迟 - WINS 实验室
引言 量子信息处理系统有可能引发下一次技术革命 [1]–[3]，实现量子通信 [4]–[7]、量子传感 [8]–[10]、量子计算 [11]–[15] 以及下一代定位、导航和授时 [16]–[18] 等各种应用。虽然量子网络的物理实现正在迅速发展 [19]–[22]，但对于物理层之外可靠高效传输量子信息所必需的操作策略的设计和分析知之甚少。特别是，量子数据的排队延迟，称为量子排队延迟 (QQD)，是量子网络信息传输的关键问题之一。与经典排队延迟相比，排队延迟对量子网络更为重要：量子态与环境相互作用，如果不按时传递，将会丢失大量信息 [23]–[25]。分析 QQD 的困难有两个方面。首先，可以说没有数学模型能够描述量子网络中的排队节点和排队过程。这样的模型必须与物理实现相符（例如，
飞机排队随机建模：回顾
在本文中，我们考虑了机场等待使用跑道的飞机队列的建模和最优控制，并对相关文献进行了回顾。我们讨论了飞机队列作为非平稳排队系统的公式，并研究了文献中关于到达间隔和服务时间的随机分布的常见假设。这些取决于各种运营因素，包括满足预定运营时间的预期精度水平以及由于天气和风向变化而导致的机场容量固有的不确定性。我们还讨论了管理机场拥堵的战略和战术方法，包括使用时隙控制、地面等待程序、跑道配置更改和飞机排序政策。
射频识别排队和地理定位 (raqgeo ...
献词 ................................................................................................................................ ii 致谢 ................................................................................................................................ iii 表格清单 .............................................................................................................................. vi 图表清单 .............................................................................................................................. vii 插图清单 ...................................................................................................................... viii 缩写清单 ...................................................................................................................... x 摘要 ......................................................................................................................................... xii 第一章：引言 ............................................................................................................. 1