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dc.contributor.authorHaddad, Serge
dc.contributor.authorMokdad, Lynda
dc.contributor.authorMoreaux, Patrice
dc.date.accessioned2009-11-24T13:03:14Z
dc.date.available2009-11-24T13:03:14Z
dc.date.issued2004
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/2523
dc.description.abstractfrNous étudions le problème de l’analyse transitoire et à l’équilibre des systèmes à évènements discrets comportant des activités dont les distributions (non markoviennes) sont à support fini. Plutôt que de calculer une distribution approchée du modèle, comme c’est le cas dans les travaux antérieurs sur le sujet, nous développons une analyse exacte d’un modèle approché. Cette méthode permet une gestion uniforme pour le calcul du comportement transitoire et le comportement à l’équilibre du modèle. Nous évaluons notre méthode sur un modèle classique (la file d’attente M/D/S/K). Nos résultats montrent que dans la plupart des cas la solution du modèle approché converge rapidement vers la solution du modèle exact. Dans les cas difficiles (forte charge de la file) notre méthode se montre plus robuste que les méthodes précédentes.en
dc.language.isofren
dc.subjectProcessus markovienen
dc.subjectDiscrete event systemen
dc.subject.ddc003en
dc.titleEvaluation de performance des systèmes stochastiques à événements discrets non Markoviens - une nouvelle approcheen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenIn this work, we address the problem of transient and steady-state analysis of a stochastic discrete event system which includes (non Markovian) distributions with a finite support. Rather than computing an approximate distribution of the model (as done in the previous methods), we develop an exact analysis of an approximate model. The design of this method leads to a uniform handling for the computation of the transient and steadystate behaviour of the model. We have evaluated our method on a standard benchmark (the queuing model M/D/S/K). Our results demonstrate that : in most of the cases the solution of the approximate model converges quickly to the solution of the exact model, in the difficult cases (e.g. an heavy load on the queue) our method is more robust than the previous ones.en
dc.relation.isversionofjnlnamee-STA
dc.relation.isversionofjnlvol1en
dc.relation.isversionofjnlissue3en
dc.relation.isversionofjnldate2004
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.relation.isversionofjnlpublisherSociété de l'électricité, de l'électronique et des technologies de l'information et de la communicationen
dc.subject.ddclabelRecherche opérationnelleen


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