Система массового обслуживания E2/M/1 с обычными и сдвинутыми входными распределениями
Автор: Тарасов Вениамин Николаевич, Бахарева Надежда Федоровна, Ахметшина Элеонора Газинуровна
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Технологии телекоммуникаций
Статья в выпуске: 4 т.16, 2018 года.
Бесплатный доступ
В теории массового обслуживания исследования систем G/M/1 и G/G/1 особо актуальны в связи с тем, что до сих пор не существует решения в конечном виде в общем случае. В данной статье представлены результаты по системам массового обслуживания (СМО) G/M/1 и G/G/1 сответственно: системы E2/M/1 с эрланговскими и экспоненциальными входными распределениями, а также системы c запаздыванием во времени. В качестве входных распределений для системы с запаздыванием выбраны сдвинутое вправо от нулевой точки распределение Эрланга 2-го порядка и также сдвинутое экспоненциальное распределение. Для таких законов распределений классический метод спектрального разложения решения интегрального уравнения Линдли для систем G/G/1 позволяет получить решение в замкнутой форме. Показано, что в такой системе с запаздыванием среднее время ожидания требований в очереди меньше, чем в обычной системе. Это связано с тем, что операция сдвига во времени уменьшает величину коэффициентов вариаций интервалов между поступлениями и времени обслуживания, а как известно из теории массового обслуживания, среднее время ожидания требований связано с этими коэффициентами вариаций квадратичной зависимостью. Cистема E2/M/1 работает только при коэффициенте вариации интервалов поступления, равному и коэффициенте вариации времени обслуживания, равному 1, а система позволяет работать с коэффициентами вариаций интервалов поступления в диапазоне (0, ) и коэффициентами вариаций времени обслуживания из интервала (0, 1), что расширяет область применения этих систем. Для вывода решений использован классический метод спектрального разложения решения интегрального уравнения Линдли.
Системы массового обслуживания e2/m/1, среднее время ожидания в очереди, метод спектрального разложения, интегральное уравнение линдли, преобразование лапласа
Короткий адрес: https://sciup.org/140255698
IDR: 140255698 | DOI: 10.18469/ikt.2018.16.4.04
Текст научной статьи Система массового обслуживания E2/M/1 с обычными и сдвинутыми входными распределениями
Статья посвящена исследованию систем массового обслуживания (СМО) E2/M/1 с эрлангов-ским входным распределением 2-го порядка и с запаздыванием во времени. Первая система относятся к типу G/M/1, а вторая G/G/1. В теории СМО исследования систем G/G/1 и G/M/1 актуальны в связи с тем, что до сих пор не существует решения в конечном виде для общего случая.
В работе авторов [1] впервые приведены результаты для системы M/M/1 с запаздыванием во времени и сдвинутыми экспоненциальными входными распределениями. Показано, что среднее время ожидания требования в очереди в системе M/M/1 с запаздыванием во времени меньше, чем в классической системе M/M/1 при одинаковом коэффициенте загрузки за счет того, что коэффициенты вариации времен поступления и обслуживания становятся меньше единицы при параметре запаздывания .
Результаты [1] совместно с классикой теории СМО [2] позволяют распространить метод спектрального разложения решения интегрального уравнения Линдли (ИУЛ) также на сдвинутое эр-ланговское распределение.
Метод спектрального разложения решения ИУЛ составляет важную часть теории систем G/G/1. Для записи ИУЛ введем следующие обозначения: – функция распределения вероятностей (ФРВ) времени ожидания требования в очереди; – ФРВ случайной величины – случайное время обслуживания требования; – случайный интервал времени между поступлениями требований. Тогда нужная нам форма уравнения Линдли будет выглядеть как
^(у) =
J W (у —u^dC^u),
О, у>0;
у < О.
При изложении метода решения ИУЛ будем придерживаться подхода и символики [2]. Для этого через Л» И 64$) обозначим преобразования Лапласа функций плотности распределения интервалов между поступлениями и времени обслуживания соответственно. Суть решения ИУЛ методом спектрального разложения состоит в нахождении для выражения Л *(-s)-S*(s)-l представления в виде произведения двух множителей, которое давало бы рациональную функцию от s . Следовательно, для нахождения закона распределения времени ожидания необходимо следующее спектральное разложение
дено, поэтому это решение находим классическим методом спектрального разложения решения ИУЛ аналогично [4]. Такой подход позволяет определить не только среднее время ожидания, но и моменты высших порядков времени ожидания.
Тогда, учитывая определение джиттера в телекоммуникациях как разброс времени ожидания от его среднего значения [5], получим возможность определения джиттера через дисперсию. Преобразования Лапласа функций (3) и (4) будут соответственно
Л *(-5)-5*(5)-1 = v+^Vv-^)»

где V+(s) и V-M – некоторые рациональные функции от s, которые можно разложить на множители. Функции V+fc) и y_(s) должны удовлетворять следующим условиям [2.
-
1. Для Re(5)>0 функция V+W является аналитической без нулей в этой полуплоскости;
-
2. Для Re(s)
D – некоторая положительная константа, определяемая из условия
Для применения метода спектрального разложения воспользуемся результатами [2] для систем общего вида G/М/1, к которым принадлежит система E2/M/1. Выражение для спектрального разложения решения ИУЛ для системы G/М/1 задается в виде


- (5)

Кроме того, функции V+W и y_(s) должны
обладать следующими свойствами:
r v+(^
|s|—>со,Ке(л)>0 5

где 5 = — 51 – единственный отрицательный корень уравнения s + pi-pL4*(-s) = 0.
Выражение в первых скобках (5) не имеет ни полюсов, ни нулей в области Re(s) < 0 кроме 5 = 0и 5 = —5]. [2]. Поэтому, учитывая условия (1) и (2), за функцию V+(5) примем выражение во вторых скобках, так как его нули 5 = 0, 5 = -5]. и полюс 5 = -Ц лежат в области Re(s) < 0, а за функцию V-(^) – выражение в первых скобках:
l^p^Ref .?)<£) 5

Y_(5)
—5(5 + 5) )
5 + Ц - цЛ* (-5 )
Построенные функции V+(s) и y_(s)
должны удовлетворять условиям (1)-(2).
Для окончательного построения функции
Y-(5) подставим в ее выражение
Система E2/М/1 и вывод решения для среднего времени ожидания
Для системы E2/М/1 законы распределения интервалов входного потока и времени обслуживания задаются функциями плотности вида:
alt) = 4X-te"2Xt; (3)
b(t) = pie gZ. (4)
При таком задании функций (3) решения для среднего времени ожидания для системы E2/М/1 в классике по теории СМО [2-3] авторами не най-
-s(5 + 5j s + pi-pix[4X2/(2^-s)2]
-(5+ 5, )(2z.-5)" (2X-s)‘
(s + S1)(s-52) 5 — 52
так как квадратное уравнение
5" + (pi - 4X)5 + 4X(X - pi) = 0, полученное из знаменателя, имеет один отрицательный корень:
-s, = -(pi - 4X) / 2 - ^[(ц-4Х)/2]2 +4X(pi-X)
и один положительный корень:
^ = 1/5]-1/ц,
s2 = (4X- ц)/2 + ^Дц^ЦТ^Т^Цц^Х) .
где 5] = (ц - 4X) / 2 + 7[(ц-4Х)/2]2+4Х(ц-Х) , аб-
В случае стабильной системы при Х<ц выполняется условие 4к(ц-^) >0.
Теперь выполнение условия (1) для построенных функций V+(s) и V-M очевидно. Это подтверждает и рисунок 1, где отображены нули и полюса отношения Y+(s)/y_(s) на комплексной s -плоскости для исключения ошибок построения спектрального разложения. На рисунке 1 полюсы отмечены крестиками, а нули – кружками.

Рисунок 1. Нули и полюсы функции Y+(s)/y_(s) для системы E2/M/1
Проверка выполнения условий (2) дает hm = 1, lim ' 7 = lim = -1,
|s|-Ko S |sp® S |Л'НСС s(s —2)
следовательно, эти условия также выполнены.
Далее по методике спектрального разложения найдем константу K :
V+(s) .. 5 + 51 ^
К = hm--— = hm---L = —.
|s|->0 5 |s|—>0 s + p, Ц
Далее построим функцию Ф+ (s) = К / \|/+ (5): si(s + h)
°A5)--7vTTTv Отсюда преобразование Лап-^(5 + 5|)
ласа функции плотности времени ожидания
W 5=5*Ф, 5
} ' ^s + sj
Для нахождения среднего времени ожидания найдем производную от функции W (s) со знаком минус в точке s = 0:
^*(5) ds
5]n(s + s])-s] (s + ц)ц И (5 + 5J
S^2 -5[2Ц 11
2 2 —'
h 5, 5!Ц
В окончательном виде среднее время ожидания для системы E2/M/1 равно солютное значение корня -s, .
Система E2/М/1 с запаздыванием
Рассмотрим СМО, для которой законы распределения входного потока и времени обслуживания заданы функциями плотности как
a(t) = 4X2 (/-?o)e“2X(Mo); (7)
6(f) = це ^' z°). (8)
Такую систему мы уже обозначили E'2/M71.
Утверждение. Спектральное разложение решения ИУЛ для системы Е2/М"/1 A* (-5) * B* (5) -1 = \|/+ (s) / \|/_ (5) имеет точно такой же вид, что и для системы E2/М/1.
Доказательство. Преобразование Лапласа функции (7) есть

а функции (8):
5*(5)=E e-^.
Ц + 5
Из предыдущего раздела следует, что для системы E2/М/1 спектральное разложение имеет вид
V+CO ^ 5(5 + 5!)(5-52)
Y-(s) (2X-s)2(5 + |i)
Для системы E2/M“/l имеем
/(-5)xB*(5)-l= e°s x^-e’^-1 =
V 7 7 UX-5J ц + s
= --- x—--L
\2X — s ) (i — s
Здесь показатели степени у экспонент обнуляются, и тем самым операция сдвига в спектральном разложении нивелируется. Спектральные разложения решения ИУЛ, а также преобразование Лапласа функции плотности времени ожидания (5) для обеих систем E2/М/1 и E2/M"/l совпадают, что и требовалось доказать.
Далее нам необходимо определить числовые характеристики распределений e2 (7) и M (8). Они нужны в свою очередь для определения неизвестных параметров распределений (7) и (8) по известному методу моментов.
Определение числовых характеристикраспределения Е"2 и М"
Для их определения воспользуемся свойством преобразования Лапласа функции плотности воспроизводить моменты:
ds
d / 2Х У ds V^X+s)
8Х2 -tnS
------Ге
(2X + s)
Л 2Х Л to'
— 1 / X + Zq .
|.s=0
Отсюда среднее значение интервала между поступлениями требований: T^ - X ' + /„. Найдя вторую производную от преобразования Лапласа функции (7) при s = 0, определим второй началь- ный момент интервала между поступлениями
=TTT + 2T‘ + ?0- Тогда коэффициент ds2 n 2X2 X u вариации cx =1/ V2(l + X/0).
Второй начальный момент интервала между d2A*(s)
поступлениями ds2
—^= + 2 —+ /g, 2X2 X 0 от-
куда m 2 "*" ^ + ^o ' Отсюда коэффициент 2X~ X вариации
cx =1 / V2(l + Xf0)
Поступив аналогично для распределения M с преобразованием Лапласа функции (8), получим среднее значение времени обслуживания Ч = p-1 + /0 , а коэффициент вариации сц = 1 / (1 + pZ0). (10)
Заметим, что для распределения Е2: 4=V,cx=l/^. Сравнивая результаты числовых характеристик Tv 7 для распределений Е2 и E2 , можно увидеть разницу между ними, полученную ввиду сдвига законов распределений на fo > 0- Коэффициент вариации для распределения ^2' Ck уменьшается при сдвиге в O+MJ раз по сравнению с коэффициентом ^X для распределения Е2.
Для времени обслуживания по закону M коэффициент вариации c^ уменьшается при сдвиге в (l + ^o) раз по сравнению с коэффициентом c . для распределения M.
Учитывая, что среднее время ожидания в системе G/G/1 связано с коэффициентами вариаций времени между поступлениями требований и времени обслуживания квадратичной зависимостью, в системе с запаздыванием вре- мя ожидания будет меньше, чем в обычной си- стеме.
Теперь, исходя из полученных параметров распределения для системы e2/m-/1 , время ожидания для нее определяем из выражения (6), где параметры х^/сч-у^р^/ (ч - ч), ^ = (p - 4X) / 2 + V[(p-4X)/2]2 +4X(p-X).
Теперь, задав в качестве входных параметров для расчета системы e2/m71 полученные выше значения 4.' Д | ’ CX ’ c u ’ ^0 ’ можно рассчитать среднее время ожидания по выражению (6) для диапазонов изменения коэффициентов вариаций cx e(o,l/V2) и сц e(O,l), определяемыми выражениями (9) и (10) соответственно в зависимости от величины параметра сдвига ч >0.
Ниже в таблице 1 приведены данные расчетов для системы E2/MV1, полученные при малой 4 = 0,1), средней (/^ = 0,5) и высокой нагрузки (/2 = 0,9) и параметре сдвига Ч =0,01; 0,1; 0,5; 0,9-Для сравнения в правой колонке приведены данные для обычной системы E2/М/1.
Таблица 1. Результаты экспериментов для СМО
Ег/М'/! иЕ2/М/1
Входные параметры |
Среднее время ожидания |
||||
Р |
сх |
СЦ |
Ч |
Для е-/е;/1 |
Для е2/е2/ 1 |
0,1 |
0,64 |
0,1 |
0,9 |
0,000 |
0.030 |
0,67 |
0,5 |
0,5 |
0,005 |
||
0,70 |
0,9 |
0,1 |
0,023 |
||
0,71 |
0,99 |
0,01 |
0,029 |
||
0,5 |
0,39 |
0,1 |
0,9 |
0,003 |
0,618 |
0,53 |
0,5 |
0,5 |
0,132 |
||
0,67 |
0,9 |
од |
0,491 |
||
0,70 |
0,99 |
0,01 |
0,605 |
||
0,9 |
0,13 |
0,1 |
0,9 |
0,055 |
6,588 |
0,39 |
0,5 |
0,5 |
1,609 |
||
0,64 |
0,9 |
0,1 |
5,322 |
||
0,70 |
0,99 |
0,01 |
6,456 |
С уменьшением значения параметра ^0 среднее время ожидания в системе Еэ/М71 стремится к среднему времени ожидания в системе E2/М/1. Данные таблицы 1 подтверждают тот факт, что за счет уменьшения коэффициентов вариации сх и Сц из-за ввода параметра сдвига t^ уменьшается среднее время ожидания в системе.
Заключение
Полученные результаты приводят к следующим выводам.
-
1. Операция сдвига во времени, с одной стороны, приводит к увеличению загрузки системы с запаздыванием. Для системы e;/M’/i с запаздыванием загрузка увеличивается в (1 + X/q)/ (1 + ц?0) раз по сравнению с обычной системой E2/М/1.
-
2. Операция сдвига во времени, с другой стороны, уменьшает коэффициенты вариаций интервала между поступлениями и времени обслуживания требований. В связи с тем, что среднее время ожидания в системе G/G/1 связано с коэффициентами вариаций интервалов поступления и обслуживания квадратичной зависимостью, среднее время ожидания в системе с запаздыванием будет меньше, чем в обычной системе при одинаковом коэффициенте загрузки. Например, для системы e;/m_/i при загрузке p=0,9 и параметре сдвига
C^ уменьшается с 1 для обычной системы до 0,13; коэффициент вариации времени обслуживания сц уменьшается с 1/V2 до 0,1, а время ожидания уменьшается с 6,59 единиц времени для обычной системы до 0,055 единиц времени. -
3. Изложенные результаты справедливы только для одинаковых параметров сдвига t 0 для распределения интервалов между поступлениями требований и времени обслуживания.
Список литературы Система массового обслуживания E2/M/1 с обычными и сдвинутыми входными распределениями
- Тарасов В.Н. Бахарева Н.Ф., Блатов И.А. Анализ и расчет системы массового обслуживания с запаздыванием // Автоматика и телемеханика - 2015. - № 11. - С.51-59.
- Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.
- Brannstrom N. A Queueing Theory analysis of wireless radio systems - Appllied to HS-DSCH. Lulea university of technology, 2004. - 79 p.
- Тарасов В.Н. Исследование систем массового обслуживания с гиперэкспоненциальными входными распределениями // Проблемы передачи информации. - 2016. - №1. - С.16-26.
- RFC 3393 IP Packet Delay Variation Metric for IP Performance Metrics (IPPM)// URL: https://tools.ietf.org/html/rfc3393 (д.о. 26.02.2016).
- Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Горелов Г.А. Математическая модель трафика с тяжелохвостным распределением на основе системы массового обслуживания Н2/М/1 // Инфокоммуникационные технологии. - 2014. - Т.12. - №3. - С.36-41.
- Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Горелов Г.А., Малахов С.В. Анализ входящего трафика на уровне трех моментов распределений временных интервалов // Информационные технологии - 2014. - №9. - С.54-59.
- 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.
- Тарасов В.Н., Горелов Г.А., Ушаков Ю.А. Восстановление моментных характеристик распределения интервалов между пакетами входящего трафика // Инфокоммуникационные технологии - 2014. - Т.12. - №2. - С.40-44.
- Whitt W. Approximating a point process by a renewal process: two basic methods // Operation Research, 30. - 1982. - No. 1. - P. 125-147.