본 논문에서는 유휴기간을 갖는 서버의 재가동이 단수휴가와 그동안 도착한 고객들의 총 일량에 의해 결정되는 이중제어정책을 다룬다. 고객들은 베르누이 도착과정으로 시스템에 한 명씩 도착하며, 자기 차례가 될 때까지 기다렸다가 선착순으로 서비스를 받는다. 서버는 시스템 내에 더 이상 서비스할 고객이 없으면 유휴기간을 가지며, 이와 동시에 이산확률변수 V의 휴가를 떠난다. 휴가 종료시점에서 대기 중인 고객들의 서비스 시간 총합이 일량 임계값 D를 초과하면 바로 서비스를 시작하고, 휴가 종료시점의 시스템 내 총 일량이 D 이하인 경우에는 일량 임계값을 넘길 때까지 기다렸다가 재가동한다. 이러한 혼합제어정책 하에서 운영되는 이산시간 Geo/G/1 대기행렬시스템을 대상으로 하여 유휴기간을 분석하고 안정상태 고객수 분포를 유도하였다.
In an earlier work, we investigated the problem of using linear programming to bound performance measures in a discrete time Jackson network. There it was assumed that the system evolution is controlled by the early arrival scheme. This assumption implies that the system can't be modelled by a Markov chain. This problem was resolved and performance bounds were calculated. In the present work, we use a modification of the early arrival scheme (without corrupting it) in order to make the system evolves as a Markov chain. This modification enables us to obtain explicit expressions for certain moments that could not be calculated explicitly in the pure early arrival scheme setting. Moreover, this feature implies a reduction in the linear program size as well as the computation time. In addition, we obtained tighter bounds than those appeared before due to the new setting.
We present the discrete-time version of the heuristic interpretation of the mean waiting time known well about the continuous-time version. The heuristic approach is mainly based on an arriving customer's viewpoint. We obtain the mean waiting time of $Geo^X/G/1$ queueing systems, including vacation queues.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 일량을 분석한다. 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해진 일량 임계값 D를 초과하면 시스템에 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 일량변환벡터를 유도하고 성능척도로서 평균일량을 구하였다. 시뮬레이션을 통해 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.
Discrete-time Queueing models are frequently utilized to analyze the performance of computing and communication systems. The length of busy period is one of important performance measures for such systems. In this paper, we consider the busy period of the Geo/Geo/1/K queue with a single vacation. We derive the moments of the length of the busy (idle) period, the number of customers who arrive and enter the system during the busy (idle) period and the number of customers who arrive but are lost due to no vacancies in the system for both early arrival system (EAS) and late arrival system (LAS). In order to do this, recursive equations for the joint probability generating function of the busy period of the Geo/Geo/1/K queue starting with n, 1 ≤ n ≤ K, customers, the number of customers who arrive and enter the system, and arrive but are lost during that busy period are constructed. Using the result of the busy period analysis, we also numerically study differences of various performance measures between EAS and LAS. This numerical study shows that the performance gap between EAS and LAS increases as the system capacity K decrease, and the arrival rate (probability) approaches the service rate (probability). This performance gap also decreases as the vacation rate (probability) decrease, but it does not shrink to zero.
With the aid of fast computing power, resampling techniques are being introduced for simulation output analysis (SOA). Autocorrelation among the output from discrete-event simulation prohibit the direct application of resampling schemes (Threshold bootstrap, Binary bootstrap, Stationary bootstrap, etc) extend its usage to time-series data such as simulation output. We present a new method for inference from a regenerative process, regenerative bootstrap, that equals or exceeds the performance of classical regenerative method and approximation regeneration techniques. Regenerative bootstrap saves computation time and overcomes the problem of scarce regeneration cycles. Computational results are provided using M/M/1 model.
본 논문에서는 이산시간 마코비안 도착과정(discrete-time Markovian arrival process, 이하 이산시간 MAP)을 갖는 대기행렬시스템의 주요성능척도들을 분석하기 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 기존의 이산시간 MAP/G/1 대기행렬시스템의 연구들을 보면 동일한 시스템에 대하여 시스템 내 고객수와 대기시간 등을 분석할 때 서로 다른 방법으로 접근하였기에 이 둘을 동시에 살펴보고자 할 때는 추가적인 시간과 노력이 뒤따랐다. 따라서 하나의 시스템을 여러 방면에서 포괄적으로 분석할 수 있는 통합적인 접근방법은 시스템을 설계하고 관리하는 입장에서 볼 때 중요한 분석의 틀이 된다. 본 논문에서는 이산시간 MAP/G/1 시스템의 안정상태 일량 분포를 유도하고 이를 이용하여 임의고객의 대기시간, 체재시간 분포를 유도한다. 체재시간 분포로부터 이탈시점 고객수 분포를 구하고 이탈시점 고객수와 임의시점 고객수와의 관계로부터 고객수 분포를 유도한다.
In this paper, we suggest the exact perturbation analysis(Exact_PA) technique with respect to the buffer storage in tandem queueing networks, through which the optimal buffer storage design problem is considered. The discrete event dynamic equations for the departure time of a customer are presented together with the basic properties of Full Out(FO) and No Input(NI) with respect to the buffer storage. The new perturbation rules with respect to the buffer storage are suggested, from which the exact perturbed path can be obtained. The optimal buffer storage problem is presented by introducing a performance measure consisting of the throughput and the buffer storage cost. An optimization algorithm maximizing this performance measure is derived by using the Exact_PA technique. The proposed perturbation analysis technique and the optimization algorithm are validated by numerical examples.
본 논문에서는 대기행렬이론의 대표적인 서버제어정책 중 D-정책과 T-정책이 혼합된 상황 하에서 운영되는 이산시간 대기행렬시스템을 다룬다. 베르누이 도착과정으로 시스템에 도착하는 고객들을 단일 서버가 선입선출로 서비스하며, 시스템 내에 서비스할 고객이 없으면 서버는 휴가를 떠났다가 돌아와서 대기 중인 고객들의 서비스시간의 총합(즉, 총 일량)이 D를 초과할 때까지 반복하여 휴가를 갖는다. 본 연구에서 다루는 시스템의 운영은 2차전지를 사용하는 모바일 디바이스의 효율적인 자원 활용의 모델링에 사용할 수 있다. 또한 통신·교통 시스템 분석에 적합한 것으로 잘 알려진 이산시간 시스템을 대상으로 하여 유연한 혼합 제어정책(DT-정책) 하에서 대기행렬시스템의 안정상태 대기시간과 체재시간을 하나의 틀 안에서 유도하였다는 데 그 의의가 있다.
This paper considers (S -1, S) inventory models which have wide applications in reparable spare parts inventory systems and multi-echelon systems. We assume a discrete compounds Poisson demand and order size dependent delivery times ; when the replenishment order size is n, we assume the delivery time distribution is arbitrary with finite mean $b_{n}$ . On the basis of the fact the outstanding orders follow a certain queueing process, we introduce the results of Fakinos (1982). We develop the efficient recursive formulae to find the optimal $S^{*}$ under several performance measures as a function of the decision variable S. The results of this paper can be applied to the multi-echelon systems such as MEETRIC.C.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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