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World File Search System排队模型
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
M.TECH.（采矿工程）部分 - 瓦拉纳西
M.TECH.（采矿工程）第一部分第一学期 MN5101：运筹学（3 个学分）运筹学简介基本概念。线性规划单纯形法、对偶问题和后最优性分析。动态规划概念、递归方程方法、计算程序、正向和反向计算以及维数问题。网络分析网络表示、关键路径计算、项目调度中的概率和成本考虑、时间表的构建和资源平衡。库存模型定义、确定性和概率模型。排队论基本概念、到达和离开的公理推导、泊松队列的分布、泊松排队模型、非泊松排队模型、具有服务优先级的排队模型。非线性规划无约束外部问题、约束外部问题、规划 - 可分离、二次、随机和几何。 MN5102：应用岩石力学（3 学分）地应力地壳中的地应力。地应力测定方法。矿井开口周围的应力各种形状的矿井开口周围的应力分布。矿井开口和矿柱的设计支架设计岩石锚杆、锚索、顶板封堵、喷射混凝土、房柱支撑和长壁工作面。采空区支撑崩落和填充力学。岩爆和冲击机制、预测和控制。沉降机制、预测和控制。竖井柱设计。
通信操作概念和要求...
在制定 COCR 时，采用了以下方法：首先，利用未来通信的总体背景，基于现有的 ATM 发展概念制定第 1 阶段和第 2 阶段的操作概念。其次，使用此操作概念识别 ATS 和 AOC 数据通信服务。第三，定义将提供这些服务的操作环境，以确保解决每项服务的所有影响。第四，将服务分为 8 类；并对 8 类中的每一个进行安全性、安保性和性能评估。这些评估用于指定每个服务/类别的高级端到端要求。接下来，将高级端到端要求分配给 FRS。使用每种服务的操作方法，使用排队模型制定指示性性能和容量要求。这使得计算 FRS 需要支持的容量要求成为可能。COCR 包含两个性能结果的示例应用。
基于排队的大流量管理系统...
在现代通信和信息交换领域，网络流量监控是理解和提高网络性能的重要机制。网络系统日益复杂，需要采用强大的方法来分析和管理数据流，确保高效运行和最佳用户体验。在此背景下，本研究计划着手构建一个基础网络流量分析模型，其根源在于排队理论的原理。本研究承认网络流量动态与排队原理之间错综复杂的相互作用，这为理解和预测拥塞模式提供了一个结构化的框架。通过排队理论的视角，该项目旨在揭示网络流量的细微行为，为优化性能和资源分配的明智决策铺平道路。具体来说，本研究围绕两个不同的排队模型——（M/M/1）：（（C+1）/FCFS）和（M/M/2）：（（C+1）/FCFS）——进行战略性选择，以预测网络流量的稳定拥塞率。
运输研究部分B
已通过分析调度方法和仿真研究了共享的自动驾驶汽车（SAV）。一个普遍的兴趣问题是，每个SAV可以为多少客户提供服务，这必然取决于网络特征，旅行需求和派遣政策。我们确定了描述如果选择适当的调度策略可以提供的最大要求集的方程式。然后，我们提供一项派遣策略，以实现乘客吞吐量的预测水平。这是针对一般的SAV行为的一类，其中可能包括乘车共享，电动SAV充电，与公共交通或其组合的集成。我们通过定义马尔可夫链排队模型来实现这一目标，该模型接受了一般的SAV行为。我们说，如果等待时间保持界限，网络是稳定的，这相当于以与他们要求服务相同的速率为所有客户提供服务。我们给出了表征稳定区域的方程式 - 任何派遣政策都可以满足的要求。我们证明，外部的任何需求均不能完全满足。我们进一步证明，我们的调度策略使用Lyapunov Drift稳定了稳定地区的任何需求网络，并确立了可以满足的最大需求集。数值结果使用仿真验证了我们的计算，我们为大型城市网络计算𝜦计算𝜦提供了初始结果。
简历 Saurabh Pal 博士
简历 Saurabh Pal 博士 教授兼计算机应用系主任，VBS Purvanchal 大学，Jaunpur -UP 电子邮件：drsaurabhpal@yahoo.co.in 手机：9044487708 教学经历： • 21 年教学和 19 年研究经验。 现任职务： • 自 2018 年 1 月 1 日起担任教授。 教育资格： • 阿拉哈巴德大学理学硕士（计算机科学），获得 70% 分数。（1996 年）。 • 法扎巴德 RML Awadh 大学理学学士（物理、数学），获得 83% 分数。（1994 年）。 • UP 委员会中级，获得 70% 分数。（1991 年） • UP 委员会高中，获得 75% 分数。 （1989）博士学位：• 法扎巴德 RML Awadh 大学博士学位（2002）。博士学位题目：• 某些排队模型及其在计算机和电信中的应用研究。研究领域：• 机器学习、数据挖掘 教授课程：• C 编程、基于计算机的数值和统计技术、离散数学。博士学位。获奖：02 • Ritu Aggrawal (2021)：“基于各种参数的教育数据挖掘以预测学生表现” • Vikas Chaurasia (2022)：“一种诊断疾病的数据挖掘方法” 出版的书籍 • “系统分析与设计”，UPRTOU 自学材料，阿拉哈巴德 (2017) • “कं यूटर व ानं भाग - 1”，Sahitya Bhawan，阿格拉 (2017)
下一代在线电动汽车充电插槽管理...
摘要：随着电动汽车（EV）的迅速采用，对高效且强大的充电基础设施的需求已成为支持日益增长的对电子活动服务需求的必不可少的。但是，当前的电动汽车充电站面临着几个挑战，包括漫长的等待时间，充电延迟，不均匀的费用调度以及充电站的不平等分配。这些问题在高峰时段特别普遍，导致队列增加并延长了电动汽车的等待时间。为了应对这些挑战，该项目旨在为高级在线电动汽车充电老虎机预订系统设计一个综合框架。所提出的系统利用随机排队模型来优化站点的充电过程。通过制定一个目标功能，该目标功能考虑了充电时间，成本，排队延迟和距离，该系统旨在最大程度地减少这些效率低下，同时最大程度地提高整体用户体验。此外，该项目还引入了一个基于云的充电站管理平台，该平台将网络和管理多个充电站，促进实时充电预测和有效的计划。这种基于服务器的方法将减少等待时间，改善资源分配，并帮助防止电动汽车在道路上耗尽电池。最终，提出的系统旨在提供一种具有成本效益，可扩展性和用户友好的解决方案，以优化EV充电基础架构。
欧洲电池电动长途卡车的公共充电要求：旅行链方法
重型车辆（HDV）占欧洲道路上车辆的2-5％，但造成了公路运输中二氧化碳排放量的15-22％。电池电动卡车（BET）可以大规模部署以减少温室气体排放，但需要充电基础设施来支持长途操作。因此，评估所需的充电位置，能源和功率要求至关重要。我们使用基于跳闸链的模型来得出2030年欧洲的长途操作中的赌注（定义为4.5小时以上的旅行时间或距离超过360 km）。我们将原点用途（OD）矩阵转换为行程链，并结合欧洲卡车驾驶法规，以得出休息和休息。We show that an average charging area (defined as a 25 25 km square, where each square can include multiple charging stations and parking lots with multiple charging points) needs to have four to five times more overnight than megawatt (MW) charging points: We estimate that about 40,000 overnight charging points (50-100 kW, combined charging system, CCS) and about 9,000 megawatt charging system (MCS, 0.7- 1.2 MW)需要积分以支持15％的长途运营份额。平均每个充电区域需要8和2 CC和MCS充电器，并且每个CCS和MC平均每天分别提供2次和11个赌注。在每个充电区域中公开收费的每日电力需求约为110 gwh。该模型可以应用于具有相似数据的任何区域。未来的工作可以考虑改善排队模型，关于BET渗透区域差异的假设以及卡车大小和利用的异质性。