ПРИМЕНЕНИЕИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МОДЕЛИРОВАНИИСИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.65164/6k9wre89Keywords:
система массового обслуживания, искусственный интеллект, машинное обучение, очередь, оптимизация, прогнозирование, логистикаAbstract
В статье рассматриваются современные подходы к моделированию систем массового
обслуживания с применением методов искусственного интеллекта. Особое внимание
уделяется использованию машинного обучения для прогнозирования потоков заявок,
оптимизации параметров обслуживания и управления очередями. Предложена модель,
сочетающая классические методы теории массового обслуживания и алгоритмы
искусственного интеллекта. Проведен сравнительный анализ эффективности традиционных и
интеллектуальных моделей. Результаты исследования показывают повышение точности
прогнозирования и снижение времени ожидания заявок.
References
[1]. Гудфеллоу И., Бенджио Й., Курвиль А. Глубокое обучение. – М.: ДМК Пресс,2021. – 625
с.
[2]. Иванов И.И., Петров П.П. Применение методов машинного обучения в системах
массового обслуживания // Вестник РУДН. Серия: Математика. Информатика. Физика.
– 2022. – Т.30, №4. – С. 45 – 58.
[3]. Сидоров А.В., Кузнецов Д.А. Интеллектуальные методы управления очередями в
сервисных системах // Информационные технологии. – 2023. - №7. – С. 15 – 22.
