MARC

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■020    ▼a9798380142564
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30318898
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a510
■1001  ▼aHillas,  Lisa  Catherine  Aoki.▼0(orcid)0000-0002-6701-8999
■24510▼aDesigning  Service  Menus  for  Bipartite  Queueing  Systems▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bThe  University  of  Chicago.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(174  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Caldentey,  Rene;Gupta,  Varun.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Chicago,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation  examines  the  performance  analysis  and  design  of  multi-class  multi-server  bipartite  queueing  systems  under  a  FCFS-ALIS  service  discipline.  The  class  of  queueing  systems  we  look  at  have  m  servers  with  exponentially  distributed  service  times  organised  into  n  service  classes,  where  a  service  class  is  defined  by  the  subset  of  servers  that  it  is  compatible  with.  We  begin  by  analysing  the  performance  of  the  system  with  fixed  arrival  rates  into  the  different  service  classes  under  conventional  heavy-traffic  conditions,  where  the  traffic  intensity  approaches  one  from  below.  Building  upon  the  formulation  and  results  of  Afeche  et  al.  (2021),  we  generalize  the  model  by  allowing  the  vector  of  arrival  rates  to  approach  the  heavy-traffic  limit  from  an  arbitrary  direction.  We  characterize  the  steady-state  waiting  times  of  the  various  service  classes  and  demonstrate  that  a  much  wider  range  of  waiting  time  outcomes  is  achievable  when  the  direction  of  approach  is  generalised.  Furthermore,  we  establish  that  the  matching  probabilities,  i.e.,  the  probabilities  of  different  customers  who  join  different  service  classes  being  served  by  different  servers,  do  not  depend  on  the  direction  along  which  the  system  approaches  heavy  traffic.  We  also  investigate  the  design  of  compatibility  between  service  classes  and  servers,  finding  that  a  service  provider  who  has  complete  control  over  the  matching  can  design  a  delay-minimizing  menu  by  considering  only  the  limiting  arrival  rates.  When  some  constraints  on  the  compatibility  structure  exist,  the  direction  of  convergence  to  heavy-traffic  affects  which  menu  minimizes  delay.  Additionally,  we  discover  that  the  bipartite  matching  queueing  system  exhibits  a  form  of  Braess's  paradox,  where  adding  more  connectivity  to  an  existing  system  can  lead  to  higher  average  waiting  times,  even  when  neither  customers  nor  servers  are  acting  strategically.We  then  extend  the  model  to  allow  for  strategic  behaviour.  We  assume  that  customers  of  different  types  have  heterogeneous  preferences  over  the  many  servers  available.  The  goal  of  the  service  provider  is  to  design  a  menu  of  service  classes  that  balances  two  competing  objectives:  (1)  maximize  customers'  average  matching  reward  and  (2)  minimize  customers'  average  waiting  time.  Customers  act  as  rational  self-interested  utility  maximizing  agents  when  choosing  which  service  class  to  join.  In  particular,  they  join  the  class  that  maximizes  their  expected  ex-ante  net  utility,  which  is  given  by  the  difference  between  the  server-dependent  service  reward  they  receive  minus  a  disutility  based  on  the  mean  steady-state  waiting  time  of  the  service  class  they  join.  We  study  the  menu  design  problem  under  conventional  heavy  traffic  conditions.  For  the  case  of  two  servers,  we  provide  a  complete  characterization  of  the  possible  menus  and  their  delay-reward  tradeoffs.  For  general  number  of  servers,  we  prove  that  if  the  service  provider  only  cares  about  minimizing  average  delay  or  maximizing  total  matching  reward  then  very  simple  menus  are  optimal.  Finally,  we  provide  Mixed  Integer  Linear  Programming  (MILP)  formulations  for  optimizing  the  delay-reward  trade-off  within  fairly  rich  and  practically  relevant  families  of  menus,  which  we  term  Partitioned  and  Tailored.
■590    ▼aSchool  code:  0330.
■650  4▼aTheoretical  mathematics.
■650  4▼aMathematics.
■653    ▼aFCFS
■653    ▼aQueueing  systems
■653    ▼aStrategic  customers
■653    ▼aHeavy-traffic  conditions
■653    ▼aArbitrary  direction
■690    ▼a0796
■690    ▼a0642
■690    ▼a0405
■71020▼aThe  University  of  Chicago▼bBusiness.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0330
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16931649▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

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