具体描述
作者简介
目录信息
2,Optimization and Nynamic programming
3,Fuzzy control
4,Control of the service behaviours
5,Control of the queue discipling
6,Control of the admission of customers
7,Control of t
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
“Fuzzy Control of Queueing Networks”这个书名，勾起了我对工业生产制造流程优化的一系列思考。在许多复杂的生产线上，物料在各个工序之间的流动、等待和加工，本质上就是一个队列网络。然而，现实中的生产环境往往充满着各种不确定性，比如机器故障的随机性、零件加工时间的波动性、操作员效率的差异性，以及需求的突然变化等等。这些不确定性使得传统的基于精确数学模型的优化方法难以奏效。我一直认为，模糊控制理论能够提供一种更加贴近实际操作的解决方案，因为它可以允许我们用人类的直觉和经验来描述和管理这些不确定的因素。我非常渴望在这本书中找到关于如何将模糊逻辑应用于优化生产线上的队列网络。我设想，作者会详细介绍如何将生产线上的关键状态（如机器的“稼动率”、“在制品数量”、“工序等待时间”、“产品合格率”等）转化为模糊变量，并构建一套“If-Then”规则来指导生产调度和资源分配。例如，当某道工序的“等待队列”达到“较长”水平时，系统能否自动调整前一道工序的产量，或者调配更多的“备用机器”来加速生产？我尤其希望书中能展示模糊控制如何在应对设备突发故障、原材料供应延迟等非计划性事件时，如何快速调整生产计划，最大限度地减少对整体生产效率的影响。这本书对我来说，可能是一把解锁更高效、更鲁棒的智能制造生产管理的钥匙。
评分初次接触到《Fuzzy Control of Queueing Networks》这个书名，我脑海中立即浮现出我在电信运营商实习期间处理网络拥塞的场景。那时候，我们每天都要面对海量的语音通话、数据传输请求，这些请求的到达时间和持续时间都充满了随机性。网络资源的分配和调度策略，直接关系到用户体验和网络效率。我们尝试过各种传统的排队论模型和控制算法，但始终难以完美地应对数据流量的瞬息万变以及突发性事件（例如大型活动或网络故障）。我总是觉得，现有的模型在处理那些“不那么精确”的信息时显得力不从心。例如，我们很难用一个精确的数字来衡量“网络拥堵的程度”，但我们的工程师凭经验可以大致判断“网络有点挤”或者“网络非常拥堵”。这种模糊的判断，恰恰是模糊控制理论所擅长的。我希望这本书能够深入阐释如何利用模糊逻辑来为复杂的队列网络设计一套更加智能和适应性强的控制系统。我特别好奇，作者将如何将模糊集合理论和模糊推理系统应用于网络流量管理、资源分配、服务质量保障等关键领域。我期望书中能够提供具体的算法和模型，展示如何将模糊控制器集成到现有的网络管理架构中，以及如何评估其性能提升。例如，能否通过模糊控制实现对不同类型数据流量的差异化调度，从而在保证关键业务（如VoIP）的服务质量的同时，最大化整体网络吞吐量。这本书对我来说，可能是一扇通往更高级的网络控制理论和实践的门。
评分这本书的封面上“Fuzzy Control of Queueing Networks”这个标题，立刻勾起了我过去在管理一个高并发在线服务平台时遇到的种种难题。当时，我们面临着用户请求量的不规则波动，后端处理能力也存在一定的瓶颈和延迟。传统的基于阈值的动态扩缩容策略，虽然有一定效果，但往往显得过于僵硬，要么因为判断过于保守而导致资源浪费，要么因为判断过于激进而引起系统不稳定。我一直觉得，如果能有一种更“人性化”的控制方式，能够像经验丰富的运维工程师那样，根据“感觉”和“直觉”来微调系统参数，就能更好地应对那些难以量化的突发情况。而“模糊控制”正是这样一种能够模仿人类直觉性思维的控制理论。我迫切希望这本书能够详细介绍如何将模糊逻辑应用于队列网络的性能优化。想象一下，能够根据“当前队列长度略长，但服务请求处理速度尚可”这样的模糊描述，自动调整“服务速率”或“优先级”，从而避免系统过载或资源闲置。我期待书中能够给出具体的案例分析，展示如何将复杂的网络指标（如请求到达率、服务时间分布、队列长度、响应延迟等）转化为模糊变量，并设计相应的模糊规则。我特别想知道，作者是如何解决模糊控制器设计的关键问题，比如模糊集的选择、隶属函数的定义、模糊规则的生成和推理机制，以及最终的解模糊过程。如果这本书能够提供一些实际可行的设计框架和工具，那对我来说将是巨大的价值。
评分读到“Fuzzy Control of Queueing Networks”这个书名，我的思绪立刻飘到了我曾参与过的智能交通系统研究。我们一直在尝试利用先进的控制技术来缓解城市交通拥堵，其中一个核心问题就是如何有效地管理交通信号灯，以优化车辆的通行效率和减少等待时间。传统的交通信号控制系统，往往是基于预设的周期和相位，对实时交通流量的变化响应不够灵敏。而交通流量本身，就是一个充满不确定性和模糊性的概念，例如“拥堵程度”、“车流密度”、“绿灯时间的需求”等等，很难用精确的数字来完全描述。我一直认为，模糊控制理论非常适合用来处理这类“模糊”的交通控制问题。我希望这本书能够深入地探讨如何利用模糊逻辑来设计更智能、更具适应性的交通信号控制策略。我期待书中能够展示如何将交通流量、车辆排队长度、道路状况等信息转化为模糊变量，并通过一套精心设计的模糊规则来实时调整信号灯的配时。例如，当检测到某个方向的车流“很大”且“队列很长”时，系统可以动态地延长该方向的绿灯时间，或者调整相邻交叉口的信号相位以形成“绿波带”。我特别感兴趣的是，书中是否会讨论如何利用模糊控制来处理多交叉口联动控制，或者如何将模糊逻辑与强化学习等技术相结合，以实现更高级的交通流优化。如果这本书能够提供一些关于模糊控制在实际交通场景中的应用案例和性能评估，那对我而言将是极具启发性的。
评分《Fuzzy Control of Queueing Networks》这个书名，让我联想到了自己在管理一个大型仓储物流中心时遇到的挑战。在仓储环境中，货物从入库、存储、拣选到出库，每一个环节都涉及到一个复杂的队列网络。例如，收货区域的车辆排队等待卸货，拣货员在仓库内按照订单穿梭拣货，以及出货区的车辆排队装载。这些环节的效率直接影响着整个物流中心的吞吐量和客户满意度。然而，影响这些环节效率的因素众多且不确定，例如叉车故障、拣货员效率波动、订单需求的突发性增长、车辆到货时间的差异等等。这些“模糊”的因素，使得传统的基于固定流程的优化方法显得不够灵活。我一直觉得，模糊控制理论或许能够提供一种更智能的解决方案。我期望这本书能够深入探讨如何将模糊逻辑应用于仓储物流网络的优化。我非常想知道，作者将如何把诸如“入库车辆等待时长”、“拣货任务队列长度”、“出货车辆等待时间”、“仓库区域的繁忙程度”等模糊的运营指标，转化为模糊变量，并设计相应的模糊规则来指导操作。例如，当“入库队列”变得“拥挤”时，系统能否自动调配更多的卸货人员和设备？当“出货车辆”普遍“等待时间较长”时，能否触发一个“优先发货”的模式？我特别关注书中是否会提供实际的案例，展示如何通过模糊控制来优化仓库布局、作业路径规划，以及人力和设备资源的动态调度，从而提升整体的仓储效率和响应速度。
评分《Fuzzy Control of Queueing Networks》这个书名，让我联想到我之前参与的一个大型呼叫中心项目。在这个项目中，我们面临的主要挑战是如何在保证客户等待时间最短和坐席利用率最高之间取得平衡。客户的来电量呈现出显著的非平稳性，而且客户挂断电话的概率、平均通话时长等参数也并非恒定不变，这些都给传统的调度算法带来了很大的困难。我们尝试过许多基于排队理论的模型，但它们往往需要精确的输入参数，一旦这些参数发生变化，模型的有效性就会大打折扣。我一直认为，呼叫中心的调度问题，本质上是一个“模糊”的问题，因为我们很难用精确的数学语言来描述“客户等待的耐心程度”、“坐席忙碌的程度”或者“最佳的调度策略”。模糊控制理论，恰恰是一种能够用“If-Then”规则来描述这种模糊关系的数学工具。我非常期待这本书能够详细介绍如何将模糊逻辑应用到呼叫中心的调度优化问题中。我希望书中能够提供具体的案例，展示如何将呼叫中心的各种性能指标（如当前队列长度、平均等待时间、坐席可用状态、客户满意度预期等）转化为模糊变量，并建立一套模糊规则来指导调度决策，例如何时将来电分配给空闲坐席，何时将等待中的客户转移到优先级更高的队列，或者如何动态调整坐席班次。我特别关注书中是否会探讨如何处理多输入、多输出的模糊控制系统，以及如何通过学习和自适应来优化模糊规则集，从而更好地应对不断变化的呼叫中心业务环境。
评分《Fuzzy Control of Queueing Networks》这个书名，让我立刻联想到了我正在进行的用于优化远程医疗服务的队列网络管理项目。在远程医疗场景下，病患的咨询请求、远程诊断信号、处方传递等都形成了一个动态变化的队列系统。然而，病患的病情紧急程度、医生和辅助人员的可用性、网络连接的稳定性等信息，往往是模糊且难以量化的。例如，我们很难用一个精确的数值来定义“病情是否紧急”，但医生们凭借经验可以大致判断“情况比较危急”或者“可以等待”。我一直认为，模糊控制理论正是处理这种“模糊”信息以做出最优决策的利器。我热切地希望这本书能够详细阐述如何将模糊逻辑应用于优化远程医疗服务的队列网络。我期待书中能够展示如何将诸如“病患等待时间”、“医生忙碌程度”、“咨询请求的紧急性”、“网络传输的稳定性”等指标，转化为模糊变量，并构建一套模糊规则来指导资源的分配和任务的调度。例如，当“病患等待时间”过长且“病情紧急程度”被判断为“高”时，系统能否自动优先安排医生进行远程接诊，或者将该病患的任务调配到更有经验的医生那里？我特别关心书中是否会提供关于如何处理多位医生、多位病患同时在线的复杂场景，以及如何通过模糊控制来提高远程医疗服务的响应速度和患者满意度，同时确保医疗资源的有效利用。
评分这本书的书名《Fuzzy Control of Queueing Networks》一出现，就立刻激起了我对模糊逻辑在复杂系统管理中应用的强烈好奇。队列网络，这个概念本身就充满了挑战性，无论是通信网络、生产制造、交通流量，还是客户服务中心，它们都遵循着相似的运作规律：信息的进入、等待（队列）、处理，以及最终的输出。然而，现实世界中的队列网络往往充斥着不确定性、模糊性和动态变化，精确的数学模型常常难以捕捉其全部的复杂性。这正是模糊控制理论大显身手的地方。我设想这本书会深入探讨如何将模糊逻辑的“模糊”思想，即允许变量取“部分属于”某个集合，以及其基于规则的推理机制，应用于优化这些队列网络的性能。我期待能够看到作者如何构建模糊规则集，如何定义模糊变量（如“队列长度稍长”、“服务速度快”等），以及如何设计模糊推理系统来做出实时的控制决策，例如动态调整服务速率、调度策略，甚至是在网络拓扑层面进行优化。更进一步，我希望书中能详细阐述如何将这些模糊控制器与传统的控制方法相结合，或者展示纯粹的模糊控制在应对传统方法失效的场景下的优势。这本书的书名仿佛一个承诺，承诺为我揭示一种更灵活、更鲁棒的解决方案，来驾驭现实世界中无处不在的队列迷宫。我迫不及待地想知道，它将如何帮助我理解和解决那些因信息不准确、环境变化快而难以用传统方法有效控制的实际问题，尤其是在那些对响应时间和资源利用率有极高要求的领域。
评分这本书的书名《Fuzzy Control of Queueing Networks》一下子吸引了我，因为它触及了我一直以来在服务业管理中遇到的一个核心难题：如何在不断变化的客户需求和有限的资源之间找到一个动态的、最优的平衡点。无论是餐厅的座位预订、酒店的客房分配，还是航空公司的航班调度，都涉及到复杂的队列管理。然而，客户的到达模式、服务需求的偏好、资源的可用性（例如服务人员的技能、设备的运行状态）等因素，都充满了不确定性和模糊性。我总觉得，传统的基于精确数学模型的优化方法，在处理这些“模糊”的现实情况时，显得不够灵活和智能。模糊控制理论，恰恰能够通过“If-Then”规则来模拟人类的经验和直觉，从而更好地应对这种不确定性。我非常期待这本书能够深入地探讨如何将模糊逻辑应用于各类服务业队列网络的优化。我希望书中能够提供具体的案例分析，展示如何将服务业的关键运营指标（如“客户排队长度”、“平均服务时间”、“资源利用率”、“客户满意度预估”等）转化为模糊变量，并构建一套模糊控制策略来指导资源的分配和任务的调度。例如，当“客户排队长度”达到“可接受但偏长”的水平时，系统能否自动呼叫更多的服务人员，或者调整服务流程以加快响应速度？我尤其想知道，书中是否会涉及如何根据客户的“价值”或“紧急程度”来实施差异化的服务策略，以及如何通过模糊控制来提升服务业的整体效率和客户体验。
评分读到“Fuzzy Control of Queueing Networks”这个书名，我的眼前仿佛出现了一个错综复杂的通信网络，数据包在这里穿梭、等待，而如何让它们高效、低延迟地到达目的地，正是这项研究的核心。在现代通信系统中，流量的到达是随机的，链路的容量会受到干扰，设备的响应速度也并非恒定。传统的基于精确参数的控制算法，往往在面对这些动态和模糊的变化时显得捉襟见肘。我一直认为，模糊控制理论，凭借其处理不确定性和模糊信息的能力，非常适合应用于通信网络的流量管理和性能优化。我希望这本书能够深入探讨如何将模糊逻辑应用到通信网络的队列控制中。我期待书中能够展示如何将诸如“链路拥塞程度”、“数据包延迟”、“队列长度”、“信道质量”等通信网络中的关键指标，转化为模糊变量，并设计相应的模糊规则来动态调整网络参数。例如，当“链路拥塞程度”被判断为“严重”时，系统能否自动降低某些非关键业务的传输速率，或者启动“拥塞控制”算法？当“数据包延迟”超过某个“可接受阈值”时，能否自动选择更优的路由路径？我尤其想知道，作者是否会讨论如何将模糊控制器应用于自适应速率控制、拥塞避免、服务质量（QoS）保障等具体场景，并且提供相关的理论模型和仿真结果，来验证模糊控制在提升通信网络性能方面的优势。
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