Geri Dön

Normalization constant based exact algorithms for queueing networks

Normalizasyon sabitini temel alan işlemsel kuyruk ağları algoritmaları

  1. Tez No: 28898
  2. Yazar: EGEMEN LERZAN ÖRMECİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞLAR GÜVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Çarpım Formundaki Kuyruk Ağları, Tam Sonuçlu İşlemsel Algoritmalar, Product Form Queueing Networks, Exact Computational Algorithms
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 159

Özet

ÖZ NORMALİZASYON SABİTİNİ TEMEL ALAN İŞLEMSEL KUYRUK A?LARI ALGORİTMALARI ÖRMECİ, Egemen Lerzan Yüksek Lisans Tezi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. çağlar Güven Ocak, 1993, 148 sayfa. Bu çalışma, kuyruk ağları teorisinin ve gerçek yaşam sorunlarındaki uygulamalarının kapsamlı bir taramasıdır. Şimdiye kadar literatürde görülmüş bütün ilgili teorik sonuçları bir araya getirmektedir. Çalışma, özellikle çarpım formundaki kuyruk ağları ve bu ağların performans ölçülerini elde etmek için bulunmuş tam sonuçlu işiemsel algoritmalar ile ilgilidir. Normalizasyon sabiti temelli iki algoritma, Büklüm Algoritması (Convolution Algorithm) ve Zincir Dönüşümlü Algoritma (Recursion by Chain Algorithm) uygulanarak, Merkezi İşlem Birimi zamanı, bellek gereksinimi ve programlama kolaylığı açısından karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NORMALIZATION CONSTANT BASED EXACT ALGORITHMS FOR QUEUEING NETWORKS ÖRMECİ, Egemen Lerzan M. S. in Industrial Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Dr. çağlar Güven January, 1993, 148 pages This study is a comprehensive review of both the theory of queueing networks and their applications to real world problems. It brings together all the relevant theoretical results which have appeared in the literature so far. The study deals in particular with product form queueing networks and exact computational algorithms devised for obtaining the performance measures for these networks. The two normalization constant based algorithms, that is the Convolution Algorithm and Recursion by Chain Algorithm, are implemented and compared in terms of CPU time, storage requirements and ease of programming.

Benzer Tezler

  1. Simulation and fabrication of thin film notch filter

    İnce film optik eksiltme filtre benzetimi ve üretimi

    ERAY HUMALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET KÜRŞAT KAZMANLI

  2. Kablolu taşıyıcı sistemlerin nonlineer statik analizi için bir yöntem

    A Method for nonlinear static analysis of cable nets

    FİLİZ PİROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDOĞAN UZGİDER

  3. Cam elyaf takviyeli polyester (CTP) atıklarının geri kazanımı ve yeni hazırlanan kompozitlerde değerlendirilmesi

    Recycling and reusing glass fiber reinforced polyester (GFRP) wastes in its own composites

    SİBEL YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kimya MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAĞDAGÜL KARAAĞAÇ

  4. Hava kalitesi üzerindeki meteorolojik ve emisyon etkilerinin belirlenmesinde makine öğrenmesi tabanlı meteorolojik normalleştirme yönteminin uygulanması

    Application of machine learning-based meteorological normalization to quantify meteorological and emissions impacts on air quality

    MUHAMMED DENİZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DENİZ

  5. Benek gürültüsü gidermeye dayalı veri artırma ile derin ağlarda radar hedef sınıflandırma

    Despeckling based data augmentation approach in deep learning based radar target classification

    ŞAKİR HÜDAİ MERT CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER