Much literature of game theory in queueing systems studies the admission control from the customer-level competition, where every customer determines its own strategy to enter the queue or not (Boudali & Economou, 2012; Debo et al., 2012; Guo & Hassin, 2011; Naor, 1969). However, there is little literature about the service rate control of queueing systems from the server-level competition. Only some literature studies the service rate control of a simple queueing system, such as M/M/1 queue (Ata & Shneorson, 2006; Dimitrakopoulos & Burnetas, 2011). This is mainly because the service rate control problem is complicated for queueing networks, such as Jackson networks. Since the game theory is a natural scheme of queueing systems, it is of significance to study the game theoretic control of service rates in queueing networks. In a game theoretic framework of queueing networks, every server optimizes its own service rate control strategy to maximize its own performance (average payoff). Since the servers are interconnected, the performance of a server is affected by not only that server’s strategy, but also other servers’ strategies. Since the interests of servers are usually conflicting, the servers will compete each other to maximize their own interests. The system will evolve accordingly and it may converge to a Nash equilibrium, where every server has no incentive to change its strategy (Nash, 1951).
Much literature of game theory in queueing systems studies the admission control from the customer-level competition, where every customer determines its own strategy to enter the queue or not (Boudali & Economou, 2012; Debo et al., 2012; Guo & Hassin, 2011; Naor, 1969). However, there is little literature about the service rate control of queueing systems from the server-level competition. Only some literature studies the service rate control of a simple queueing system, such as M/M/1 queue (Ata & Shneorson, 2006; Dimitrakopoulos & Burnetas, 2011). This is mainly because the service rate control problem is complicated for queueing networks, such as Jackson networks. Since the game theory is a natural scheme of queueing systems, it is of significance to study the game theoretic control of service rates in queueing networks. In a game theoretic framework of queueing networks, every server optimizes its own service rate control strategy to maximize its own performance (average payoff). Since the servers are interconnected, the performance of a server is affected by not only that server’s strategy, but also other servers’ strategies. Since the interests of servers are usually conflicting, the servers will compete each other to maximize their own interests. The system will evolve accordingly and it may converge to a Nash equilibrium, where every server has no incentive to change its strategy (Nash, 1951).
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)
Much literature of game theory in queueing systems studies the admission control from the customer-level competition, where every customer determines its own strategy to enter the queue or not (Boudali & Economou, 2012; Debo et al., 2012; Guo & Hassin, 2011; Naor, 1969). However, there is little literature about the service rate control of queueing systems from the server-level competition. Only some literature studies the service rate control of a simple queueing system, such as M/M/1 queue (Ata & Shneorson, 2006; Dimitrakopoulos & Burnetas, 2011). This is mainly because the service rate control problem is complicated for queueing networks, such as Jackson networks. Since the game theory is a natural scheme of queueing systems, it is of significance to study the game theoretic control of service rates in queueing networks. In a game theoretic framework of queueing networks, every server optimizes its own service rate control strategy to maximize its own performance (average payoff). Since the servers are interconnected, the performance of a server is affected by not only that server’s strategy, but also other servers’ strategies. Since the interests of servers are usually conflicting, the servers will compete each other to maximize their own interests. The system will evolve accordingly and it may converge to a Nash equilibrium, where every server has no incentive to change its strategy (Nash, 1951).
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)
วรรณกรรมของทฤษฎีเกมในแถวคอยระบบการศึกษาการควบคุมการรับเข้าจากระดับของการแข่งขัน ซึ่งลูกค้าทุกคนจะกำหนดกลยุทธ์ของตนเองเข้าคิว หรือ ไม่ ( boudali & economou , 2012 ; ดีโบ้ et al . , 2012 ; ก๊วย& hassin 2011 ; naor , 1969 ) อย่างไรก็ตาม มีวรรณกรรมเกี่ยวกับอัตราค่าบริการควบคุมระบบคิวจากเซิร์ฟเวอร์ระดับการแข่งขันเพียงบางวรรณคดีศึกษาอัตราค่าบริการ ควบคุมง่าย ระบบแถวคอย เช่น M / M / 1 คิว ( ATA & shneorson , 2006 ; dimitrakopoulos & burnetas , 2011 ) นี้เป็นหลักเนื่องจากอัตราบริการ ควบคุม เป็นปัญหาที่ซับซ้อนสำหรับเครือข่ายคิว เช่น แจ็คสัน เครือข่าย เนื่องจากทฤษฎีเกมเป็นรูปแบบธรรมชาติของตัวระบบมันสำคัญกับการศึกษาเกมทฤษฎีการควบคุมอัตราค่าบริการในตัวเครือข่าย ในเกมทฤษฎีโครงสร้างเครือข่ายคิว ทุกเซิร์ฟเวอร์ การกลยุทธ์การควบคุมตนเองอัตราการบริการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของตัวเอง ( ผลตอบแทนเฉลี่ย ) เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์จะเชื่อมต่อกัน , ประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์จะได้รับผลกระทบไม่เพียง แต่ที่ server ของกลยุทธ์แต่ยังเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆกลยุทธ์ เนื่องจากความสนใจของเซิร์ฟเวอร์มักจะขัดแย้งกัน เซิร์ฟเวอร์จะแข่งขันกันเพื่อเพิ่มผลประโยชน์ของตน ระบบจะพัฒนาตาม และอาจบรรจบกับสมดุลของแนชที่ทุกเซิร์ฟเวอร์มีแรงจูงใจที่จะเปลี่ยนกลยุทธ์ ( Nash , 1951 )
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)