Исследование системы массового обслуживания со смещенными экспоненциальными входными распределениями

Автор: Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Ахметшина Э.Г.

Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti

Рубрика: Технологии телекоммуникаций

Статья в выпуске: 2 т.17, 2019 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается задача определения характеристик системы массового обслуживания (СМО), образованной двумя потоками со смещенными экспоненциальными распределениями. Такая система с запаздыванием во времени рассматривается впервые. Если для классической системы M/M/1 коэффициенты вариаций интервалов входного потока и времени обслуживания равны единице, то в новой системе с запаздыванием они становятся меньше единицы, и мы получаем немарковскую модель СМО типа G/G/1. Варьированием параметра смещения во времени во входных распределениях можно добиться изменения значений коэффициентов вариаций интервалов поступления и времени обслуживания. Таким образом, смещенные экспоненциальные распределения расширяют диапазон изменения коэффициентов вариаций интервалов поступления и времени обслуживания, тем самым расширяя область применения новой СМО. Данная задача решается классическим методом теории СМО: методом спектрального разложения решения интегрального уравнения Линдли. Показано, что загрузка в такой системе выше, чем в классической системе М/М/1, а среднее время ожидания меньше за счет уменьшения коэффициентов вариаций интервалов между поступлениями требований в систему и времени обслуживания. Таким образом, в статье представлено решение для новой системы G/G/1. Возможности применения этой новой СМО предстоит еще только оценить.

Еще

Смо м/м/1, смо с запаздыванием м-/м-/1, метод спектрального разложения, преобразование лапласа, среднее время ожидания в очереди

Короткий адрес: https://sciup.org/140255715

IDR: 140255715   |   DOI: 10.18469/ikt.2019.17.2.06

Список литературы Исследование системы массового обслуживания со смещенными экспоненциальными входными распределениями

  • Алиев Т.И. Аппроксимация вероятностных распределений в моделях массового обслуживания // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 2 (84). С. 88-93.
  • Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
  • Тарасов В.Н. Исследование систем массового обслуживания с гиперэкспоненциальными входными распределениями // Проблемы передачи информации. 2016. Т. 52 № 1. С. 16-26.
  • Myskja A. An improved heuristic approximation for the GI/GI/1 queue with bursty arrivals // Teletraffic and datatraffic in a Period of Change, ITC-13. Elsevier Science Publishers. 1991. P. 683-688.
  • Whitt W. Approximating a point process by a renewal process: two basic methods // Operation Research. 1982. Vol. 30. No. 1. P. 125-147.
  • Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Липилина Л.В. Математическая модель телетрафика на основе системы G/M/1 и результаты вычислительных экспериментов // Информационные технологии. 2016. № 2. С. 121-126.
  • Анализ входящего трафика на уровне трех моментов / В.Н. Тарасов [и др.] // Информационные технологии. 2014. № 9. С. 54-59.
  • Кругликов В.К., Тарасов В.Н. Анализ и расчет сетей массового обслуживания с использованием двумерной диффузионной аппроксимации // Автоматика и телемеханика. 1983. № 8. С. 74-83.
  • Тарасов В.Н., Карташевский И.В. Способы аппроксимации входных распределений для системы G/G/1 и анализ полученных результатов // Системы управления и информационные технологии. 2015. № 3.1. С. 182-185.
  • HTTPS://tools.ietf.org/html/rfc3393. RFC 3393 IP Packet Delay Variation Metric for IP Performance Metrics (IPPM) (дата обращения: 26.02.2016).
Еще
Статья научная