الرئيسية › دليل الباحثين › Lyes Ikhlef
Lyes Ikhlef
الانتماء : University of Algiers Benyoucef Benkhedda
- 6منشورات (انتماء جزائري)
- 10مجموع المنشورات
- 16الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Lyes Ikhlef 6 منشور(ات) مفهرسة (2015–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «International Journal of Mathematics in Operational Research»، «Demonstratio Mathematica» و«IntechOpen eBooks». أكثر مقالاته استشهادًا هو «MRSPN analysis of Semi-Markovian finite source retrial queues» (2015)، وقد استُشهد به 10 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 4 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Queuing Theory Analysis
- Petri Nets in System Modeling
- Age of Information Optimization
- Supply Chain and Inventory Management
- Probability and Statistical Research
المنشورات (6)
- Kernel estimation analysis of the finite source M/G /1 queue with retrial and vacation
- Kernel Estimation Analysis of the Finite Source M/G/1 Queue with Retrial and Vacation
- Petri net analysis of a queueing inventory system with orbital search by the server
- Steady state analysis of M/G/1 retrial queue with vacation and server timeout using a Petri net formalism
- Performance Modeling of Finite Sources Retrial Queue using Markov Regenerative Approach
- MRSPN analysis of Semi-Markovian finite source retrial queues
مجلات النشر
- International Journal of Mathematics in Operational Research × 3
- Demonstratio Mathematica × 1
- IntechOpen eBooks × 1
- Annals of Operations Research × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20241
- 20233
- 20151
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Béjaïa · ECAM-EPMI
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.