Strategically Seeking Service: How Competition Can Generate Poisson Arrivals
Notice bibliographique
Résumé
We consider a simple game in which strategic agents select arrival times to a service facility. Agents find congestion costly and, hence, try to arrive when the system is underutilized. Working in discrete time, we characterize pure-strategy Nash equilibria for the case of ample service capacity. In this case, agents try to spread themselves out as much as possible and their self-interested actions will lead to a socially optimal outcome if all agents have the same well-behaved delay cost function. For even modest sized problems, the set of possible pure-strategy Nash equilibria is quite large, making implementation potentially cumbersome. We consequently examine mixed-strategy Nash equilibria and show that there is a unique symmetric Nash equilibrium. Not only is this equilibrium independent of the number of agents and their individual delay cost functions, the arrival pattern it generates approaches a discrete-time Poisson process as the number of agents and arrival points gets large. Our results extend to the case of time varying preferences. With an appropriate initialization, the results also extend to a system with limited capacity. Our model lends support to the traditional literature on managing service systems. This work has generally ignored customers strategically choosing arrival times. Rather it is commonly assumed that customers seek service according to some well-behaved process (e.g., that interarrival times follow a renewal process). We show that assuming Poisson arrivals is an acceptable assumption even with strategic customers if the population is large and the horizon is long.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».