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J-GLOBAL ID：202202254050689515   整理番号：22A0984446

ルーティングアプリケーションによる待ち行列長のサンプリングによるマルチクラス待ち行列システムにおけるトラフィック相関の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning traffic correlations in multi-class queueing systems by sampling queue lengths, with routing applications

著者 (2件)： Zubeldia Martin (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Mandjes Michel (University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands)
資料名： ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review  (ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review)
巻： 49  号： 3  ページ： 53-54  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5730A  ISSN： 0163-5999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 並列単一サーバ待ち行列のシステムを考察した。異なるクラスの仕事は,既知のドリフトを有する相関Gauss過程として到達するが,未知の共分散行列であり,いくつかのルーティング行列に従って,異なる待ち行列に決定論的にルーティングされる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *行列 ,  *待ち行列 ,  *学習 ,  Gauss過程 ,  *経路選定 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Gauss過程 ,  間接学習 ,  大きな偏差 ,  待ち行列システム

分類 (1件)： 待ち行列  (KA03050I)

タイトルに関連する用語 (10件)： ルーティング ,  アプリケーション ,  待ち行列長 ,  サンプリング ,  マルチ ,  クラス ,  待ち行列システム ,  トラフィック ,  相関 ,  学習