We consider the discrete-time $Geo^x/G/1$ queues under N-policy with multiple vacations (a single vacation) and setup time. In this queueing system, the server takes multiple vacations (a single vacation) whenever the system becomes empty, and he begins to serve the customers after setup time only if the queue length is at least a predetermined threshold value N. Using the heuristic approach, we derive the mean waiting time for both vacation models. We demonstrate that the heuristic approach is also useful for the discrete-time queues.
We consider a cyclid server system under N-policy. This system consists of multiple queues served in a cyclic order by a single server. In this paper, we consider the following control policy. Every time server polls one queue, the server inspects the state of the queue. If the total number of units is found to have reached or exceeded a pre-specified value, the server begins to serve the queue until it is empty. As soon as the queue becomes empty, the server polls next queue. An approximate analysis of this system is presented. Sever vacation model is used as an analytical tool. However, server vacation periods are considered to be dependent on the service times of respective queues. The results obtained from the approximate analysis are ompared with simulation results.
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.
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.
This paper describes a single-server queue where the server is unavailable during some intervals of time, which is referred to as vacations. The major contribution of this work is to derive general formulas for the additional delay in the vacation models of the single vacations, head of line priority queues with non-preemptive service, and multiple vacations and idle time.
We consider a B/G/1 queueing with vacations, where the server closes the gate when it begins a vacation. In this system, customers arrive according to a Bernoulli process. The service time and the vacation time follow discrete distributions. We obtain the distribution of the number of customers at a random point in time, and in turn, the distribution of the residence time (queueing time + service time) for a customer. It is observed that solutions for our discret time B/G/1 gated vacation model are analogous to those for the continuous time M/G/1 gated vacation model.
In this paper, some vacation policies are considered, which can be related to the past behavior of the system. The server, after serving all customers, stays idle or to wait for some time before a vacation is taken. General formulas for the waiting time and the amount of work in the system are derived for a vacation policy. Using the analysis on the vacation system, we derived the waiting time in the sequential bottleneck station.
In this paper, we investigate the packet delay distribution of a dynamic bandwidth allocation(DBA) scheme in an Ethernet passive optical network(EPON). We focus on the gated-exhaustive vacation system. We assume that input packets arrive at an optical network unit(ONU) according to general interarrival distribution. We use a discrete time queueing model in order to find the packet delay distribution of the gated-exhaustive system with the primary transmission queue and the secondary input queue. We give some numerical examples to investigate the mean packet delays of the proposed queueing model to analyze the DBA scheme in an EPON.
Models of single-server queues with vacations have been widely used to study the performance of many computer communi-cation and production systems. In this paper we analyze an M/G/1 queue with generalized vacations and exhaustive service. This sys-tem has been shown to possess a stochastic decomposition property. That is the customer waiting time in this system is distributed as the sum of the waiting time in a regular M/G/1 queue with no va-cations and the additional delay due to vacations. Herein a general formula for the additional delay is derived for a wide class of vacation policies. The formula is also extended to cases with multiple types of vacations. Using these new formulas existing results for certain vacation models are easily re-derived and unified.
We consider G/M/1 queues with multiple vacation disci-pline where at the end of every busy period the server stays idle in the system for a period of time called changeover time and then follows a vacation if there is no arrival during the changeover time. The vaca-tion time has a hyperexponential distribution. By using the methods of the shift operator and supplementary variable we explicitly obtain the queue length probabilities at arrival time points and arbitrary time points simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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