Geri Dön

Rekurrent girişli kuyruk modellerinin analizi ve uygulaması

Analysis of queueing models with recurrent arrivals and an application

PDF İndir

  1. Tez No: 185795
  2. Yazar: HANİFİ OKAN İŞGÜDER
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ALİFETTAH SHAHBAZOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

IÖZETrBu çalışmada, GI / M / 3 / 0 kuyruk sistemi incelenmiş ve bu sistemin aşağıdaki temelgöstergeleri elde edilmiştir:Sistemin durum olasılıkları•Kaybolan müşteri akımı•Müşterinin kaybolma olasılığı•Ayrıca gelişlerarası sürelerin sabit olduğu varsayımı altında kaybolma olasılığının enküçük olduğu açıklanmıştır.Elde edilen bu sonuçlar TC Ziraat Bankası Saathane Samsun Şubesinde müşterilereverilen telefon hizmetlerinde kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

IIABSTRACTrIn this study, GI / M / 3 / 0 queueing system was considered and the followingfundamental characteristics were obtained:The state probabilities of the system•The stream of the customer loss•The loss probability of the customers•Also, we have shown that the loss probability is minimum under the assumption that theinterarrival time is fixed.The results that we found were applied to the customers who have taken services by thetelephone at the Branch of Saathane, TC Ziraat Bank in Samsun.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    342981

    Optimization of loss probability in the GI/M/n/0 queueing model with heterogeneous servers

    Heterojen kanallı GI/M/n/0 kuyruk modelinde kaybolma olasılığının optimizasyonu

    HANİFİ OKAN İŞGÜDER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN CENGİZ ÇELİKOĞLU

  2. Tez No

    246963

    Kaotik yapay sinir ağlarının analizi ve sistem modelleme

    Analysis of chaotic neural networks and system identification

    NİDA KAVAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUAMMER GÖKBULUT

  3. Tez No

    142716

    Çimento endüstrisindeki harmanlama projesinin değişik tipte yapay sinir ağları ile tanılanması ve kıyaslanması

    The Identification and comparison of the blending process in cement industry with various type of neural networks

    GÜVEN EMRE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ÖZSOY

  4. Tez No

    609452

    Deep learning aided data detectionfor future wireless communication systems

    Gelecek nesil telsiz haberleşme sistemleri içinderin öğrenme yardımıyla data tespiti

    MERVE TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Tez No

    830760

    Deep-learning for communication systems: New channel estimation, equalization, and secure transmission solutions

    Haberleşme sistemleri için derin öğrenme: Yeni kanal kestirimi, denkleştirme ve güvenli iletim çözümleri

    MÜCAHİT GÜMÜŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOLGA METE DUMAN

Geri Dön