Se anunţă susţinerea tezei de doctor în științe matematice „Modele Polling cu priorități, vacanțe semi-Markoviene și servire exhaustivă”

Postat 13/03/2017 in categoria Anunturi

 

Pretendent: Mitev Lilia

Conducător ştiinţific: Mișcoi Gheorghe, academician, doctor habilitat în științe fizico-matematice, profesor universitar

Consultant ştiinţific: Attahiru Sule Alfa, doctor, profesor, Universitatea Manitoba, Canada

Consiliul Ştiinţific Specializat: D 30.112.03 – 08 la Universitatea de Stat din Moldova

Tema tezei: „Modele Polling cu priorități, vacanțe semi-Markoviene și servire exhaustivă”

Specialitatea: 112.03 – Cibernetică Matematică și Cercetări Operaționale

Data: 23.03.2017

Ora: 14:00

Local: MD 2009, Republica Moldova, mun. Chişinău, str. A. Mateevici 60, bloc IV, sala 222.

 

 Principalele publicaţii ştiinţifice la tema tezei ale autorului:

  1. Groza O., Mishkoy, Mitev L., Costea A. Method of ”catastrophes” and its application to analyze generalized queueing models. Studia Universitatis, USM, 2012, Nr.2(52), pag. 5-12;
  2. Mishkoy Gh., Mitev L. Performance characteristics for DD priority discipline with semi-Markov switching. Communications in Computer and Information Science (CCIS) Series, Springer International Publishing, 2014, pag. 204-218;
  3. Mişcoi Gh., Bejenari D., Mitev L. Lucrări de laborator la Teoria Aşteptării (lb. rom., rusă, engl.). Ciclul de lucrări de laborator, Editura ULIM, 2014, 103 p.
  4. Mitev L. Modele şi metode în studierea sistemelor polling. Studia Universitatis, Seria ştiinţe exacte şi economice, USM, 2 (72), pag. 34-38;
  5. Mişcoi Gh., Bejenari D., Mitev L., Ţicu I.R. Numerical solutions of Kendall and Pollaczek-Khintchin equations for exhaustive polling systems with semi-Markov delays. Computer Science Journal of Moldova, v.24, N2(71), 2016, pag. 255-272;
  6. Mitev L. Aplicații ale modelelor polling în sistemele informatice de comunicații. Revista Ştiinţifică Studii Economice, an. 9, nr. 1/ 2015, ULIM, pag. 200-208;
  7. Mishkoy Gh., Bejenari D., Mitev L. Performance characteristics for semi-Markov polling models with exhaustive service. Proceedings of the Third Conference of Mathematical Society of the Republic of Moldova dedicated to the 50th anniversary of the foundation of Institute of Mathematics and Computer Science “IMCS-50″, Chişinău, 19-23 august 2014, pag. 394-397.

 

 

Rezumatul tezei

  1. Problema științifică importantă soluționată rezidă în determinarea unor valori mai optime ale caracteristicilor probabiliste pentru modelele Polling, rezultatele obținute atât în urma   analizei modelelor de așteptare, cât şi a funcțiilor de repartiție, legilor de prioritate, schemelor de servire și orientare, fapt care permite stabilirea staționarității și eficienței sistemului de așteptare.
  2. Valoarea aplicativă a lucrării. Rezultatele prezentate permit aplicarea în diverse sfere, unde apar fenomene similare celor studiate, cum ar fi sistemele informatice, de telecomunicaţii,  economice etc., care pot fi modelate matematic cu ajutorul modelelor studiate în teză.
  3.  Noutatea şi originalitatea ştiinţifică: constă în elaborarea metodelor și algoritmilor numerici pentru determinarea unor caracteristici numerice de performanță pentru sistemele Polling, cât și pentru cele cu prioritatea DD. Astfel se poate stabili eficiența/performanța sistemului în dependență de legile de repartiție și de prioritate, strategia sistemului în stare liberă.
  4. Principalele rezultate obţinute:
  • elaborarea și aplicarea algoritmilor numerici pentru modelarea repartiţiei lungimii virtuale a șirului de așteptare pentru sistemele Polling cu întârzieri semi-Markoviene;
  • formalizarea caracteristicilor probabiliste de performanță pentru sistemele generalizate de aşteptare cu prioritatea DD;
  • elaborarea și aplicarea algoritmilor numerici pentru modelarea repartiţiei perioadei de ocupare și a caracteristicilor auxiliare pentru sistemele Polling cu prioritatea DD;
  • implementarea algoritmilor elaboraţi în limbaje de programare în vederea estimării parametrilor funcțiilor de repartiție ce intervin în optimizarea caracteristicilor de performanță ale modelelor de aşteptare Polling.