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Cost inspection of a Geo/G/1 retrial model using particle swarm optimization and Genetic algorithm
Ain Shams Engineering Journal ( IF 1.949 ) Pub Date : 2021-02-20 , DOI: 10.1016/j.asej.2020.11.012
Geetika Malik; Shweta Upadhyaya; Richa Sharma

We have studied a Geo/G/1 retrial model with state-dependent and voluntary services in discrete-time frame. The concept of Bernoulli vacation is also considered wherein, after the execution of each service, the server may hold back for next unit or it may leave for a vacation of arbitrary duration. Priority and impatient units are also analysed. This system is applicable in digital and communication fields where the data is transferred in packets like broadband integrated services digital network (B-ISDN) and all those areas where time is considered as a discrete random variable. All necessary performance indices are established for the developed model. Stochastic decomposition laws for the system size are also provided. The calculated results are verified by performing numerical examples and a detailed illustration. We have further carried out a comparative analysis to obtain minimum cost using direct search method (DSM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA) techniques.



中文翻译:

使用粒子群优化和遗传算法的Geo / G / 1重试模型成本检查

我们研究了离散时间范围内具有状态依赖和自愿服务的Geo / G / 1重试模型。还考虑了伯努利休假的概念,其中,在执行每个服务之后,服务器可以保留下一个单元,或者可以离开任意持续时间的休假。还分析了优先和急躁的单位。该系统适用于数字和通信领域,在这些领域中,数据以包形式传输,例如宽带综合业务数字网(B-ISDN),以及所有那些将时间视为离散随机变量的领域。为开发的模型建立了所有必要的性能指标。还提供了系统大小的随机分解定律。通过执行数值示例和详细说明来验证计算结果。

更新日期:2021-02-21
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