Principles of developing a limited-queue mass service system on the .NET platform

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper is the result of the thorough research aimed at studying the principles of creation, modeling and practical use of queue-limited mass service systems (MSS) based on the .NET technology platform and implemented using the C# programming language. In the course of the paper, special attention is paid to both single-channel and multi-channel systems. In the introductory part of the article the fundamental concepts of the theory of mass service are considered. The basic characteristics of systems, such as fixed queue length systems, single-channel and multi-channel systems with probability of service failure, systems with unlimited and limited wait times, closed systems, and multi-channel systems with channel-to-channel interaction, are discussed. Detailed examples of C# code are presented to illustrate the class structures used to model both single-channel and multi-channel MSS. Specific scenarios for the use of the presented structures within the framework of MSS modeling are considered. The paper highlights the practical application of mass service systems in solving real-world problems. Using examples from banking and traffic management in telecommunications, it is demonstrated how MSS can contribute to optimizing waiting times and efficient resource management. Prospects for further research in the field of mass service systems are suggested. Given the importance of MSS in various industries such as banking, telecommunications, logistics and many others, the high relevance of the topic is due to the need to find new approaches and methods to improve the efficiency and optimization of these systems. In general, the article is a valuable research material for specialists involved in modeling and practical application of mass service systems.

References

  1. Harchol-Balter M. Performance modeling and design of computer systems: queueing theory in action / Cambridge University Press, 2013.
  2. Шевцов А. Н., Щитов А. Н., Конорева Н. А. Моделирование телекоммуникационных систем с помощью СМО // Математика и ее приложения в современной науке и практике, 2015. С. 128-132.
  3. Вишневский В. М., Дудин А. Н. Системы массового обслуживания с коррелированными входными потоками и их применение для моделирования телекоммуникационных сетей // Автоматика и телемеханика. 2017. № 8. С. 3-59.
  4. Gross D., Harris C. Fundamentals of Queueing Theory / Wiley-Interscience, 1998.
  5. Осипов Л. А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с ограниченной очередью // Наука и техника транспорта. 2010. № 4. С. 30-36.
  6. Фурина К. О., Осечкина Т. А. Математическая модель одноканальной системы массового обслуживания с ограниченной очередью // Наука и современность. 2014. № 2. С. 103-110.
  7. Гибадуллин Р.Ф. Потокобезопасные вызовы элементов управления в обогащенных клиентских приложениях // Программные системы и вычислительные методы. 2022. № 4. С. 1-19.
  8. Гибадуллин Р.Ф., Викторов И.В. Неоднозначность результатов при использовании методов класса Parallel в рамках исполняющей среды .NET Framework // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 2. С. 1-14.
  9. Albahari J. C# 10 in a Nutshell / O'Reilly Media, Inc., 2022.
  10. Викторов И.В., Гибадуллин Р.Ф. Разработка синтаксического дерева для автоматизированного транслятора последовательного программного кода в параллельный код для многоядерных процессоров // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 1. С. 13-25.
  11. Осипов Г. С. Исследование систем массового обслуживания с ожиданием в AnyLogic // Бюллетень науки и практики. 2016. № 10 (11). С. 139-151.
  12. Осипов Г. С. Системы массового обслуживания с ограниченной длительностью ожидания // Бюллетень науки и практики. 2016. № 12 (13). С. 28-36.
  13. Гибадуллин Р.Ф., Гашигуллин Д.А., Вершинин И.С. Разработка декоратора StegoStream для ассоциативной защиты байтового потока. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. 11(2). URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359.
  14. Гибадуллин Р.Ф., Вершинин И.С., Глебов Е.Е. Разработка приложения для ассоциативной защиты файлов // Инженерный вестник Дона. 2023. № 6. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2023/8462/.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».