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Simulation of Fuzzy Inference System to Task Scheduling in Queueing Networks

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dc.creatorFranco Franco, Carlos Alberto
dc.creatorFigueroa-García,Juan Carlosspa
dc.creatorLópez-Santana,Eduyn Ramirospa
dc.date.accessioned2020-08-28T15:49:12Z
dc.date.available2020-08-28T15:49:12Z
dc.date.created2018-08-27spa
dc.descriptionEste artículo presenta un enfoque de simulación del problema de programar clientes en una red de colas utilizando un sistema de inferencia difusa. Por lo general, en los sistemas de colas existen reglas como round robin, equiprobable, cola más corta, entre otras, para programar clientes, sin embargo la condición del sistema como el tiempo de ciclo, la utilización y la longitud de la cola es difícil de medir. Proponemos un sistema de inferencia difusa para determinar el estado en el sistema utilizando variables de entrada como la longitud de la cola y la utilización. Nuestra simulación muestra una mejora en las medidas de desempeño en comparación con las políticas de programación tradicionalesspa
dc.description.abstractThis paper presents a simulation approach of the problem of scheduling customers in a queuing networks using a fuzzy inference system. Usually, in the queuing systems there are rules as round robin, equiprobable, shortest queue, among others, to schedule customers, however the condition of the system like the cycle time, utilization and the length of queue is difficult to measure. We propose a fuzzy inference system in order to determine the status in the system using input variables like the length queue and utilization. Our simulation shows an improvement in the performance measures compared with traditional scheduling policies.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/978-3-319-66963-2_24
dc.identifier.issnISBN :978-3-319-66963-2
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/28484
dc.language.isoengspa
dc.publisherSpringer Naturespa
dc.relation.citationEndPage274
dc.relation.citationStartPage263
dc.relation.citationTitleCommunications in Computer and Information Science
dc.relation.citationVolumeVol. 742
dc.relation.ispartofCommunications in Computer and Information Science , ISBN :978-3-319-66963-2 , Vol. 742 (agosto, 2017); pp. 263-274spa
dc.relation.urihttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66963-2_24spa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.accesoRestringido (Acceso a grupos específicos)spa
dc.sourceCommunications in Computer and Information Sciencespa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectLógica Difusaspa
dc.subjectPlanificaciónspa
dc.subjectTeoría de colasspa
dc.subjectUtilizaciónspa
dc.subject.keywordFuzzy Logicspa
dc.subject.keywordSchedulingspa
dc.subject.keywordQueuing theoryspa
dc.subject.keywordUtilizationspa
dc.titleSimulation of Fuzzy Inference System to Task Scheduling in Queueing Networksspa
dc.title.TranslatedTitleSimulación del sistema de inferencia difusa para la programación de tareas en redes de colaspa
dc.typebookParteng
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaParte de librospa
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