クラスベースのストレージポリシーによるシャトルベースのストレージと検索システムの性能を推定するための解析モデル【JST・京大機械翻訳】

Eder Michael

文献

J-GLOBAL ID：202002212563787915 整理番号：20A1055958

クラスベースのストレージポリシーによるシャトルベースのストレージと検索システムの性能を推定するための解析モデル【JST・京大機械翻訳】

Analytical model to estimate the performance of shuttle-based storage and retrieval systems with class-based storage policy

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資料名：
巻： 107 号： 5-6 ページ： 2091-2106 発行年： 2020年
JST資料番号： T0397A ISSN： 0268-3768 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

本論文では,タイヤキャップ単一通路シャトルとクラスベースストレージポリシーによるシャトルベースのストレージと検索システム(SBS/RS)の性能を決定する方法を示した。このアプローチの使用は,SBS/RSの設計プロセスとSBS/RSの再設計プロセスの両方で起こる。このアプローチにより,クラスベースのストレージポリシーを適用することにより,性能改善を評価することが可能である。このアプローチの応用のもう一つの有益な範囲は,最大スループットを達成するためにラック全体を通して異なるクラスの配置の評価である。この計算法の基礎は限られた容量を持つ連続時間オープン待ち行列モデルである。貯蔵政策を説明するための確率ベースのアプローチと組み合わせた空間値アプローチによって決定されるように,ライフタイムとシャトルのサイクルタイムは,それらの時間分布によって提示した方法で直接使用することができた。ここで使用されたデータは,ヨーロッパの材料取扱プロバイダによって提供された。事例を提示して,この計算モデルが,クラスベースのストレージポリシーの適用を通して,既に存在するSBS/RSを最適化するためにどのように使用できるかを概説した。例を通して,ポリシーの構成に依存して,既存のSBS/RSにクラスベースのストレージを適用することは,クラスベースのストレージポリシーなしでスループットを最大2倍まで増加させる。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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記憶装置 , オペレーティングシステム , 人工知能

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