대기행렬 시스템에는 고객들의 대기시간이 지나치게 길어지는 것을 막기 위해 다양한 정책들이 적용되는데, 본 연구에서는 고객숫자에 따른 제어 정책을 갖는 유한용량 M/G/1/K 대기행렬을 분석한다. 고객의 숫자에 따라 서버의 서비스율과 고객의 도착율을 조절하는 정책이다. 두 개의 한계점(thresholds) $L_1$과 $L_2$($${\geq_-}$$L1)를 설정하고 시스템 내 고객의 숫자가 $L_1$보다 작을 때는 시스템은 보통(또는 상대적으로 느린)의 서비스율(service rate)과 보통의 도착율(arrival rate)을 갖는다. 고객의 숫자가 증가하여 $L_1$이상이고 $L_2$보다 작으면 도착율은 그대로 이지만 서비스율을 증가시켜 빠르게 서비스한다. 이후 고객의 숫자가 더욱 증가하여 $L_2$ 이상이면 고객의 도착율도 작은 값으로 바꾸어 고객을 덜 입장시킨다. 위 정책을 갖는 M/G/1/K 대기행렬을 내재점 마코프 체인과 준-마코프 과정을 이용하여 분석하고 수치예제를 제시한다.
Reduction of power consumption has been a major issue and an interesting challenge to maximize the lifetime of wireless sensor networks. We investigate the practical meaning of N-policy in queues as a power saving technique in a WSN. We consider the N-policy of a finite M/M/1 queue. We formulate the optimization problem of power consumption considering the packet loss probability. We analyze the trade-off between power consumption and the packet loss probability and demonstrate the operational characteristics of N-policy as a power saving technique in a WSN with various numerical examples.
This paper deals with a First-Come, First-Served queueing model to analyze the behavior of heterogeneous finite source system with a single server Each sources and the processor are assumed to operate in independently Markovian environments, respectively. Each request is characterized by its own exponentially distributed source and service time with parameter depending on the state of the corresponding environment, that is, the arrival and service rates are subject to random fluctuations. Our aim is to get the usual stationary performance measures of the system, such as, utilizations, mean number of requests staying at the server, mean queue lengths, average waiting and sojourn times. In the case of fast arrivals or fast service asymptotic methods can be applied. In the intermediate situations stochastic simulation Is used. As applications of this model some problems in the field of telecommunications are treated.
In this paper, the performance of the IeEE 802.4 token-passing is analyzed under the assumption that all nodes have finite buffers and finite THT (token tolding time). The loads generated at nodes are assumed to be asymmetric. The priority mechanism is not considered. This paper derives an approximate matrix equation of the queue length distributin in terms of the number of nodes, frame arrival rate and mean service time of a frame in steady state. Based on the matrix equation, the mean token rotation time, the mean waiting time and the blocking probability are derived analytically. the analytic results are compared with simulation results in order to show that the deviations are small.
There are many queueing systems where customers wait for service up to a certain amount of time and leave the system if they are not served during that time. This paper considers a finite capacity multi-server queueing system with Poisson input and Erlang service time, where a customer becomes a lost customer when his service has not begun within an exponential patient time after his arrival. Performance measures such as average queue length, the average number of customers in service, and the proportion of lost customers can be obtained exactly through the proposed numerical solution procedure.
We examine the effectiveness of the conventional (Q, r) model in managing production-inventory systems with finite capacity, stochastic demand, and stochastic order processing times. We show that, for systems with finite production capacity, order replenishment lead times are highly sensitive to loading and order quantity. Consequently, the choice of optimal order quantity and optimal reorder point can vary significantly from those obtained under the usual assumption of a load-independent lead time. More importantly, we show that for a given (Q, r) policy the conventional model can grossly under or over-estimate the actual cost of the policy. In cases where a setup time is associated with placing a production order, we show that the optimal (Q, r) policy derived from the conventional model can, in fact, be infeasible.
Cognitive Radio(CR) is the technology that allocates the frequency by using dynamic spectrum access. We proposed a model to calculate the optimal level of the cognitive radiotelegraph, where secondary users opportunistically share the spectrum with primary users through the spectrum sensing. When secondary user with cognitive radio detects the arrival of a primary user in its current channel, the secondary user moves to the idle channel or be placed in the virtual queue. We assume that the primary users have finite buffers and the population of secondary users is finite. Using a two-dimensional Makov model with preemptive priority queueing, we could derive the blocking and waiting probability as well as the optimal level of cognitive radiotelegraph under a various range of parameter circumstances.
The quality of experience (QoE) of video streaming is degraded by playback interruptions, which can be mitigated by the playout buffers of end users. To analyze the impact of playout buffer dynamics on the QoE of wireless adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) progressive video, we model the playout buffer as a G/D/1 queue with an arbitrary packet arrival rate and deterministic service time. Because all video packets within a block must be available in the playout buffer before that block is decoded, playback interruption can occur even when the playout buffer is non-empty. We analyze the queue length evolution of the playout buffer using diffusion approximation. Closed-form expressions for user-perceived video quality are derived in terms of the buffering delay, playback duration, and interruption probability for an infinite buffer size, the packet loss probability and re-buffering probability for a finite buffer size. Simulation results verify our theoretical analysis and reveal that the impact of playout buffer dynamics on QoE is content dependent, which can contribute to the design of QoE-driven wireless adaptive HTTP progressive video management.
본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.
ATM은 음성, 비데오, 벌크 데이타등과 같은 다양한 형태의 버스트 트래픽을 수용할 수 있다. ATM망에서 트래픽 소오스를 효과적으로 처리하거나 가능한한 대역폭 사용율을 증가시키기 위해서는 통계적 다중화 구조가 채택되어야 한다. 본 논문은 독립적인 입력 소오스를 갖고 유한개의 버퍼 크기를 갖는 큐잉 시스템에서 큐 상태분포를 계산하기 위한 효과적인 계산 절차를 논의하고, 이러한 반복적인 계산방법을 통해 셀 손실율을 정확하게 계산한다. 또한 동질의 ON-OFF 소오스를 갖는 ATM 다중화기에 대해 몇가지의 수치계산 예를 통해 셀 손실율의 특성을 조사해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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