在有多個客戶且服務時間影響下次服務需求的排隊系統中,選擇服務類型時,需要綜合考慮服務效率和系統閒置概率,才能最大化系統效率或個人效益。
본 논문에서는 고객이 서비스 시간과 활성 시간 간의 trade-off 관계를 고려하여 이기적으로 서비스 유형을 선택하는 대기열 시스템에서 시스템 효율성을 극대화하는 최적의 서비스 선택 전략과 고객의 개별적인 선택으로 발생하는 균형 전략을 분석합니다.
サービス時間がアクティブな時間を遅延させるキューイングシステムにおいて、システム全体の効率と個々の顧客の利潤の間には複雑なトレードオフが存在する。
In a queueing system where longer service times lead to longer customer inactivity, optimizing system efficiency (maximizing active customers) is complex and often counterintuitive: simply choosing the individually more efficient service rate is not always optimal.
Inspired by the structure of multipolar neurons, XAgents is a novel, interpretable multi-agent framework that leverages IF-THEN rules and large language models (LLMs) to enhance problem-solving and knowledge extraction by combining domain-specific expertise and logical reasoning.
本文提出了一種基於數據驅動的電機設計方法,利用人工智能專家數據庫,根據設計規範自動生成電機初步設計方案,從而顯著縮短設計時間並提高設計效率。
본 논문에서는 인공지능 기반 전문가 데이터베이스를 활용하여 사용자 사양으로부터 직접 예비 설계를 제공하는 데이터 중심 전기 기계 설계 프레임워크를 제안한다.
本稿では、従来の専門知識に大きく依存した予備設計プロセスとは異なり、人工知能ベースのエキスパートデータベースを活用し、ユーザー仕様から直接予備設計を提供する、データ駆動型の電気機械設計フレームワークを提案する。
This paper introduces a novel approach to automate the preliminary design of electrical machines using an AI-powered expert database, significantly reducing reliance on expert knowledge and time-consuming simulations.
傳統的故障樹分析方法難以評估動態系統的可靠性,而本文提出了一種整合模糊集理論和潘朵拉時序故障樹的方法,即使在組件故障數據不可靠或不精確的情況下,也能對複雜系統進行動態分析。