非强占有限优先权M/G/1排队系统

针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/G/1排队系统模型的方法。该系统模型引入控制完全优先权的参数n,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先级队伍之间的公平性,降低了计算机网络数据服务系统拥塞的风险,使得网络系统在有限优先权下有较好的稳定性。在模型研究中,运用全概率拆解方法获得各级队伍平均等待时间、平均逗留时间和平均队长的理论结果。对模型采用Matlab 2010a软件实验仿真,实验得到的各级队伍平均等待时间和理论平均等待时间的平均绝对误差为0.951%。实验中,有限优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值显著小于完全优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值。实验结果表明对非强占有限优先权M/G/1排队系统模型研究的理论结果是正确的,该模型具有更稳定的系统特性。     

非强占有限优先权M/M/1排队系统

以计算机网络中实时视频流传输的实际应用为基础,建立非强占有限优先权M/M/1排队系统模型;对该系统模型进行分析研究,推导出顾客在系统内的的平均等待时间、平均逗留时间和平均队长。     

连续时间完全服务与门限服务两级轮询系统性能研究

在信息分组以连续时间规律到达系统的基础上，对于轮询系统中不同优先级的业务问题，提出区分优先级的两级轮询服务模型。首先，在该模型中，低优先级站点采用门限服务，高优先级站点采用完全服务；然后，在高优先级转低优先级时，将传输服务与转移查询并行处理来降低服务器在查询转换期间所耗费的时间，提高轮询系统的效率；最后，运用马尔可夫链和概率母函数的方法建立了系统的数学模型，通过对数学模型精确解析，得到了连续时间两级服务系统每个站点的平均排队队长和平均等待时间的表达式，精确解析出平均排队队长和平均等待时间的值。仿真实验结果表明：理论计算值与实验仿真值近似相等，说明理论分析正确合理。该模型既能保障低优先级站点服务质量，又能为高优先级站点提供优质服务。     

无线Mesh网络的高实时业务调度方法*

为了解决无线Mesh网络实时业务的规划调度问题,提出一种基于动态规划的实时业务调度算法。首先,通过边集映射,将网络中的边转化为映射节点,进行阶段划分。然后,每个Mesh路由器节点根据缓存中的队列情况预测数据包的排队时间,并结合业务截止期,进行优先级重新分配,得到映射边的接入权值。最后,利用动态规划算法,根据映射边的接入权值选择最优的映射节点接入次序,得到该业务在各阶段的最优调度顺序。仿真结果表明,该算法能够兼顾高、低优先级业务的实时需求,降低全网业务的平均时延和丢包率。     

输入匹配排队系统M/D^r/1’/Q的灵敏度分析

对M/Dr/1’/Q输入匹配排队系统进行了分析和研究,提出了顾客到达是两个独立的泊松过程的一种新的排队规则,即在服务机制为修正的先到先服务且为群体服务台,成批接受定长服务的排队系统中引入快速通道。快速通道是一种减少排队系统等待时间的有效方式。详细分析了单通道和双通道M/Dr/1’/Q两种排队系统的性态。大量的仿真试验表明具有快速通道的双通道M/Dr/1’/Q排队系统在很大程度上提高了系统性能,包括减少平均队长和缩短收敛时间。     

基于输入匹配排队系统M/Dr/1'/Q的多目标规划模型研究

研究了M/D^r/1’/Q输入匹配排队系统。提出了一种新的排队规则,即顾客到达是两个独立的泊松过程,在排队系统中引入快速通道,服务机制为修正的先到先服务,一个群体服务台,成批接受定长服务。快速通道是一种减少排队系统等待时间的有效方式。详细分析了单通道和双通道M/D^r/1’/Q两种排队系统的性态,建立了具有快速通道的双通道M/D^r/1’/Q排队系统的多目标规划模型,模型仅有一个决策变量。最后利用理想点法给出了多目标规划模型的有效解,表明模型有良好的性质。     

WiMAX Mesh网络中一种分布式时隙分配算法

提出了一种基于资源预留的WiMAX Mesh网络支持QoS的微时隙动态分配算法。通过区分数据流优先级的方式将业务分为高优先级业务和低优先级业务两类,对高优先级的业务在每帧中预留一定的微时隙作为分配高优先级业务的时隙,预留时隙大小可以根据网络时隙使用状态动态地进行调整。仿真表明该算法在满足高优先级业务QoS的同时兼顾业务的请求失败率与时隙的利用率,降低了分组的平均时延。     

速率自适应的无线Mesh 网拥塞控制

在IEEE 802.11s 标准草案基础上,结合TCP 协议中的AIMD算法,提出一种针对无线Mesh 网的速率自适应拥塞控制策略。该策略与IEEE 802.11e EDCA相比,在有效缓解网络拥塞的同时,保证了高优先级业务与低优先级业务之间的公平性。试验结果表明该拥塞控制策略是有效可行的。     

基于M/M/c排队模型的云计算中心能耗管理策略

由于云计算中心在降低能耗的同时还需要保证服务质量（QoS）,针对用户访问云计算中心的排队机制,给出一种云计算任务排队模型,在此基础上提出一种基于M/M/c排队过程的云计算中心能耗管理算法,通过求解该模型获得了平均等待时间、阻塞概率等性能指标进而建立系统的能耗模型。同时用参量ERP（Energy-Response time Product）作为排队网络的反馈量,引入反馈策略及服务器休眠预留机制,动态调整云计算中心服务器服务数。仿真结果表明,与其他策略进行比较该策略能够在保证QoS值的情况下,有效降低系统的能耗,避免了服务器资源浪费。     

M/P/C/K排队系统呼损性能研究

大量的研究表明网络中的业务量呈现自相似特征,但精确分析自相似业务流下的含多个服务装置、多缓存系统的排队性能非常困难。通过仿真得到服务时间是Pareto分布的M/P/C/K模型的平均呼损率（CBP）,将它与服务时间是指数分布的传统网络排队模型M/M/C/K的CBP公式比较,结果表明,在有缓存情况下,自相似业务量导致网络的排队呼损性能劣化。     

The analysis of the M/M/1 queue with two vacation policies (M/M/1/SWV+MV)

We consider an M/M/1 queue with two vacation policies which comprise single working vacation and multiple vacations, denoted by M/M/1/SMV+MV. Using two methods (called R-matrix method and G-matrix method), we obtain the stationary distribution of queue length (including the customer being in service) and make further analysis on the stationary numbers of customers in the working vacation and vacation period, respectively. The stochastic decomposition results of stationary queue length and the sojourn time of a customer are also derived. Meanwhile, we show that a simple and direct method of decomposition developed in Liu et al. [Stochastic decompositions in the M/M/1 queue with working vacations, Oper. Res. Lett. 35 (2007), pp. 595–600] is also applicable to our model. Furthermore, busy period is analysed by the limiting theorem of alternative renewal process. Finally, some boundary properties and numerical analysis on performance measures are presented.     

实时集群系统设计与性能分析

设计和构建了一个高可用性冗余实时集群系统,讨论了系统并行计算的实现和冗余机组调度策略,建立了系统的M/M/N排队论模型,并依据此模型对系统进行了性能分析。经测试证明,系统具有较高的可用性和实时性,可作为周期性高强度多源浮点信息处理平台,用于军事指挥控制等实时性要求较高的领域。     

基于M/M/1模型的多用户分布式系统负载平衡

针对分布式系统负载平衡问题,对动态全局最优策略进行改进,结合静态全局最优策略,提出动静结合的负载平衡策略。策略克服在较高通信开销时动态负载平衡策略的缺点,有效提高分布式系统的综合性能。仿真结果表明,使用该策略在通信开销较高和系统负载率大于40%的情况下,能够获得比动态负载平衡更小的系统预期响应时间。     

基于M/M/1/m/m模式的智慧图书馆微信座位预约服务平台的研究

微信座位预约平台目前广泛应用于智慧图书馆中,但用户较为关心的座位等待和系统等候两项重要参数在现行系统中缺乏相应模块,如何构建出更加符合馆内实际需求的座位预约机制为馆内空间共享再造提供科学依据成为亟待解决的研究课题,笔者对目前微信座位预约平台关键的消息处理机制做了深入研究,运用相应的排队理论抽取后台统计数据,提取关键参数,计算运行指标。分析不同参数下的指标结果,提出最优服务模型。     

M/M/1 retrial queue with working vacations

In this paper we introduce the new M/M/1 retrial queue with working vacations which is motivated by the performance analysis of a Media Access Control function in wireless systems. We give a condition for the stability of the model, which has an important impact on setting the retrial rate for such systems. We derive the closed form solution in equilibrium for the retrial M/M/1 queue with working vacations, and we also show that the conditional stochastic decomposition holds for this model as well.     

M/M/1算子的谱特征

本文讨论动态M/M/1排队模型.运用泛函分析中的算子的谱理论及C0-半群理论,证明了该模型非负解的存在唯一性,研究了相应算子的谱特征.     

Optimal Measurement-based Pricing for an M/M/1 Queue

In this paper, we consider a system modelled as an M/M/1 queue. Jobs corresponding to different classes are sent to the queue and are characterized by a delay cost per unit of time and a demand function. Our goal is to design an optimal pricing scheme for the queue, where the total charge depends on both the mean delay at the queue and arrival rate of each customer. We also assume that those two values have to be (statistically) measured, introducing errors on the total charge that might avert jobs from using the system, and then decrease demand. This model can be applied in telecommunication networks, where pricing can be used to control congestion, and the network can be characterized by a single bottleneck queue; the throughput of each class would be determined through passive measurements while the delay would be determined through active measurements.     

M/M/1-PS queue and size-aware task assignment

We consider a distributed server system in which heterogeneous servers operate under the processor sharing (PS) discipline. Exponentially distributed jobs arrive to a dispatcher, which assigns each task to one of the servers. In the so-called size-aware system, the dispatcher is assumed to know the remaining service requirements of some or all of the existing jobs in each server. The aim is to minimize the mean sojourn time, i.e., the mean response time. To this end, we first analyze an M/M/1-PS queue in the framework of Markov decision processes, and derive the so-called size-aware relative value of state, which sums up the deviation from the average rate at which sojourn times are accumulated in the infinite time horizon. This task turns out to be non-trivial. The exact analysis yields an infinite system of first order differential equations, for which an explicit solution is derived. The relative values are then utilized to develop efficient dispatching policies by means of the first policy iteration (FPI). Numerically, we show that for the exponentially distributed job sizes the myopic approach, ignoring the future arrivals, yields an efficient and robust policy when compared to other heuristics. However, in the case of highly asymmetric service rates, an FPI based policy outperforms it. Additionally, the size-aware relative value of an M/G/1-PS queue is shown to be sensitive with respect to the form of job size distribution, and indeed, the numerical experiments with constant job sizes confirm that the optimal decision depends on the job size distribution.