数据驱动的排队系统优化：模型歧义下的百分位数方法

"这篇研究论文探讨了在具有模型歧义的多类排队系统中，如何利用数据驱动的百分位数优化技术来实现控制策略的稳健性。通过这种方法，不仅可以表达控制器对系统不确定性（即模型歧义）的乐观程度，还可以通过实际数据来学习并调整系统参数。论文中提出了最优策略与基于优先级的策略之间的关系，同时揭示了最佳百分位数优化与cµ策略之间的联系，从而开发出适用于复杂系统中的实用启发式方法。此外，研究还使用了来自美国顶级医院的真实数据，具体应用到急诊科(ED)操作中，证明了利用此框架改善患者流量政策的潜在益处。" 本文主要涉及以下几个关键知识点： 1. **模型歧义**：在实际的多类排队系统中，由于各种因素的不确定性，模型参数往往难以精确得知，这种不确定性被称为模型歧义。 2. **稳健性**：稳健的控制策略旨在抵御模型歧义带来的影响，即使在参数估计不准确的情况下也能保证系统性能的稳定。 3. **数据驱动的百分位数优化**：这是一种利用历史或实时数据来确定系统性能指标的分布百分位数，以构建对不确定性的鲁棒优化策略。它允许决策者根据对不确定性的乐观程度调整优化目标。 4. **最优策略与封闭形式的基于优先级的策略**：研究发现，百分位优化目标下的最优策略可以与一种简洁明了的优先级策略关联起来，这为理解和设计控制策略提供了理论基础。 5. **cµ策略**：这是一种常见的排队论策略，其中c表示服务速率，µ表示到达速率。文章中指出最佳百分位数优化与cµ策略之间的关系，意味着可以从已知的简单策略中获取洞察，进而应用于更复杂的优化问题。 6. **启发式方法**：通过对最佳百分位数优化和cµ策略的连接进行分析，论文开发出了易于实施的启发式方法，这对于在实际的复杂系统中应用这些理论优化策略至关重要。 7. **实证研究**：论文使用了来自美国医院急诊科的真实数据，验证了提出的框架在改善患者流量管理方面的有效性，这表明该方法不仅有理论价值，还有实际应用价值。 通过这些知识点的综合应用，研究人员能够在面对模型歧义的多类排队系统中，提出并实施更加稳健且适应性强的控制策略，以提高系统的整体性能。这一研究对于运营管理、医疗系统优化以及其他面临类似挑战的领域都具有重要的参考价值。