<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-15">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    Cari colleghi,<br>
    <br>
    vi segnalo il prossimo seminario di ED a Tor Vergata, ricordandovi
    la pagina web del seminario stesso all' indirizzo
    <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.mat.uniroma2.it/~castorin/Seminario-PDE.html">http://www.mat.uniroma2.it/~castorin/Seminario-PDE.html</a> :<br>
    <br>
    <h2>Martedi' 21 Gennaio 2014, h 14:15, Aula Dal Passo </h2>
    <h2>Carlo Lancia (Universita' di Roma "Tor Vergata")
    </h2>
    <h2>"Power series approximation of the EDA/D/1 system"<br>
      <br>
      Consider the arrival process defined by $t_i = i + \xi_i$, where
      $\xi_i$ are i.i.d random variables. First introduced in the 50's,
      this point process is of remarkable importance in transportation
      systems, where scheduled arrivals are intrinsically subject to
      random variations; the model has also proved capable of delivering
      a good description of actual job arrivals in health care and crane
      handling systems.
      In this talk I will consider a queueing model where the customers
      arrival time are defined as above, and the service is delivered by
      a unique server at deterministic times.
      Such a queueing model shows an excellent fit with actual data from
      the London Heathrow International Airport.
      In the case where the delays $\xi_i$ are exponentially
      distributed, the queueing model above is represented by the code
      EDA/D/1 in the Kendall's notation. I will describe the EDA/D/1
      model as a bivariate Markov chain and obtain a functional equation
      for the bivariate generating function of the chain stationary
      distribution.
      Solving that functional equation for the bivariate generating
      function is a very tough problem. A possible strategy to solve
      this problem is to consider a power series approximation in a
      parameter related to the standard deviation of the delays. I will
      first show the solution arising from the power series
      approximation, and then discuss its pros and cons.
    </h2>
    <br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Daniele Castorina
Dipartimento di Matematica - Studio 1221
Università di Roma "Tor Vergata"
Via della Ricerca Scientifica 00133 Roma
email: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:castorin@mat.uniroma2.it">castorin@mat.uniroma2.it</a>
tel: +390672594653</pre>
  </body>
</html>