Translating Empirical State-Dependent Service Times Into Queueing Models
Notice bibliographique
Résumé
Recent empirical studies suggest that human behavior in queues causes workload-dependent service times. We investigate the translation of empirical service times into state-dependent queueing models. To this end, we identify two types of state-dependent models, static and dynamic, and two types of corresponding behavioral mechanisms. For example, we view customer early task initiation as a static mechanism and social speedup pressure as a dynamic mechanism. For each model type, we discuss behavioral mechanisms consistent with the model assumptions and indicate how empirical service times can be translated into model input parameters. We illustrate how translating service times into dynamic models can result in invalid service rates, which provides evidence against dynamic mechanisms. For dynamic models, we find that mean service times are in general not the inverse of service rates, the directional change in service rates is not always the opposite of the directional change in mean service times, and workload measurement timing can drastically impact mean service time patterns. We provide closed-form equations to convert service times into service rates and vice versa, and find conditions under which monotonic mean service times imply monotonic service rates and vice versa. Our results provide guidelines for researchers to select and specify an appropriate state-dependent queueing model from service time data, and expand the scope of previously published analytical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».