Nous considérons une file d’attente avec abandon général. Les temps d’abandon sont approximés par une distribution de Cox particulière, dite Cox-homogène, dont les taux de phase sont identiques. Nous prouvons que cette distribution est arbitrairement proche de toute distribution positive. En modélisant explicitement le temps d’attente du premier client en ligne, nous obtenons un processus de Markov uniformisable. Cette approche est utile pour résoudre, via une méthode de programmation dynamique, divers problèmes d’optimisation dont les objectifs et/ou les contraintes impliquent la distribution des mesures de performance, et pas seulement leurs valeurs moyennes. Il est également utile pour l’évaluation des performances des systèmes de file d’attente avec des temps d’abandon généraux.
This study investigates whether AI-driven ethical procurement systems enhance firms’ circular supply chain orientation and how governance mechanisms affect supplier cost performance. Using survey...
Cette étude vise à évaluer le coût de l’auto-routage des agents dans un système de service avec des clients entrants et sortants. Les agents...
Online shopping satisfaction hinges on two major factors: “fairness and security.” Customers want fair pricing, transparent processes, and respectful treatment—what researchers call distributive, procedural,...