流体加工网络的鲁棒服务器投入策略
最优化与控制
2022-09-07 v2
摘要
多类加工网络描述了一组对不同的物品执行多类作业的服务器。为此类网络寻找最优控制的一种有用且易处理的办法是用流体模型近似它，从而得到一个分离连续线性规划（SCLP）问题。显然，此类系统中的到达率和服务率存在固有的不确定性。最近的一项研究通过将具有预算不确定性的 SCLP 模型表述为鲁棒对应（Robust Counterpart）来解决该问题，其给出以加工率为形式的解。该解被转化为一种排序策略。然而，在服务器可同时处理多个作业的情形下，排序策略无法实施。在本文中，我们提议在此类情形下使用一种资源分配策略，即每类作业的服务器投入比例。我们针对四类不确定性集：盒式、预算式、单边预算式和多面体，表述了加工率与服务器投入不确定性模型的鲁棒对应。我们证明服务器投入模型提供的鲁棒解优于加工率模型鲁棒解的任何代数变换。最后，为大致了解我们的新模型相较加工率鲁棒模型改进多少，我们给出了一些数值实验的结果。
引用
@article{arxiv.2207.04472,
title = {A Robust Server-Effort Policy for Fluid Processing Networks},
author = {Harold Ship and Evgeny Shindin and Odellia Boni and Itai Dattner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04472},
year = {2022}
}