Queueing Causal Models: Comparative Analytics in Queueing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: Much of the focus of queueing theory (QT) is on performance evaluation that supports comparative analytics—that is, comparing performance measures under different interventions. However, closed-form queueing models are very sensitive to assumptions. We develop a data-driven Structural Causal Queueing Model (SCQM)—a form of structural causal models that automatically adapts to the data-generating process of queueing systems, finds causal relations, and supports comparative analytics. Numerical experiments show that the accuracy of SCQM is competitive with QT, even for examples where analytical queueing solutions are available. Methodology: We employ structural causal modeling methodology that uses queueing-relevant features to develop a simulator that replicates the system’s data-generating process without requiring prior knowledge of its dynamics. We apply Machine Learning models for identifying the parent sets and causal relations. We then provide intervention analysis using Monte Carlo simulation. Managerial implications: We use queueing knowledge to develop an accurate self-adapting data-driven performance evaluator for congested systems that requires no prior knowledge of the system dynamics. Using this method, companies can perform comparative analytics of interventions for queueing systems that may not be analytically solvable. History: This paper was selected as part of the 1RR initiative between M&SOM and the MSOM Society. This paper was part of the 2024 MSOM Service Operations Service Management Special Interest Group Conference. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2024.1515 .
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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 | 0,016 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».