This paper deals with the computation of discrete Poisson probabilities and their precise tail bounds for the use in solving of transient Markov models with the uniformization with steady-state detection algorithm. The algorithm calculates the weights corresponding to the probabilities, maintaining the beneficial properties for the use in uniformization algorithm of the popular Fox-Glynn method, while improving the estimation of truncation points with significant effect on the overall performance.
PL
W artykule przedstawiany jest algorytm wyliczający wartości prawdopodobieństw dyskretnego rozkładu Poissona dla algorytmu uniformizacji, wykorzystywanego dla modelowania stanów nieustalonych łańcuchów Markowa z czasem ciągłym. Algorytm jest rozwinięciem popularnej metody Foxa-Glynna i oblicza wagi odpowiadające ww. rozkładowi w sposób umożliwiający dokładniejsze ustalenie wartości granicznych dla zadanego błędu obliczeń, co przekłada się bezpośrednio na efektywność obliczeniową.
This paper considers a nonstationary multiserver queuing model with abandonment and balking for inbound call centers. We present a continuous time Markov chain (CTMC) model which captures the important characteristics of an inbound call center and obtain a numerical solution for its transient state probabilities using uniformization method with steady-state detection.
PL
Artykuł opisuje zastosowanie CTMC do modelowania Call Center z klientami o ograniczonej cierpliwości.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.