Асимптотически диффузионный анализ RQ-системы с обратными связями и неординарным входящим потоком

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе исследована \(M^{[n]}/M/1\) RQ-система с неординарным пуассоновским входящим потоком. Заявки на вход системы поступают группами. В каждый момент времени обслуживается не более одной заявки, остальные попадают на орбиту. Заявка, обслуживание которой завершено, либо покидает систему, либо повторно поступает на обслуживание, либо переходит на орбиту. Методом асимптотически диффузионного анализа при асимптотическом условии растущего среднего времени ожидания на орбите построена аппроксимация распределения вероятностей числа заявок на орбите. Показано, что точность диффузионной аппроксимации превышает точность гауссовской аппроксимации.

Об авторах

А. А. Назаров

Томский государственный университет

Email: nazarov.tsu@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5097-5629

Doctor of Technical Sciences, Professor of Department of Probability Theory and Mathematical Statistics, Institute of Applied Mathematics and Computer Science

пр. Ленина, д. 36, Томск, 634050, Россия

С. В. Рожкова

Томский государственный университет; Томский политехнический университет

Email: rozhkova@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8888-9291

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Department of Mathematics and Computer Science, School of Core Engineering Education, National Research Tomsk Polytechnic University, professor of Department of Probability Theory and Mathematical Statistics, Institute of Applied Mathematics and Computer Science, National Research Tomsk State University

пр. Ленина, д. 36, Томск, 634050, Россия; ул. Советская, д. 73 стр.1, Томск, 634050, Россия

Е. Ю. Титаренко

Томский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: teu@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0478-8232

Lecturer of Mathematics and Computer Science, School of Core Engineering Education

ул. Советская, д. 73 стр.1, Томск, 634050, Россия

Список литературы

  1. T. Phung-Duc, Retrial queueing models: A survey on theory and applications, 2019. arXiv: 1906.09560.
  2. J. Kim and B. Kim, “A survey of retrial queueing systems,” Annals of Operations Research, vol. 247, no. 1, pp. 3-36, 2016. doi: 10.1007/s10479-015-2038-7.
  3. Y. Barlas and O. Özgün, “Queuing systems in a feedback environment: Continuous versus discrete-event simulation,” Journal of Simulation, vol. 12, no. 2, pp. 144-161, 2018. doi: 10.1080/17477778.2018.1465153.
  4. A. Melikov, V. Divya, and S. Aliyeva, “Analyses of feedback queue with positive server setup time and impatient calls,” in Information technologies and mathematical modelling (ITTM-2020), Proceedings of the 19th International Conference named after A.F. Terpugov (2020 December, 2-5), Tomsk: Scientific Technology Publishing House, 2021, pp. 77-81.
  5. N. Singla and H. Kaur, “A two-state retrial queueing model with feedback and balking,” Reliability: Theory & Applications, vol. 16, no. SI 2 (64), pp. 142-155, 2021. doi: 10.24412/1932-2321-2021-264-142-155.
  6. A. A. Nazarov, S. V. Rozhkova, and E. Y. Titarenko, “Asymptotic analysis of RQ-system with feedback and batch Poisson arrival under the condition of increasing average waiting time in orbit,” Communications in Computer and Information Science, vol. 1337, pp. 327-339, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-66242-4_26.
  7. A. A. Moiseev, A. A. Nazarov, and S. V. Paul, “Asymptotic diffusion analysis of multi-server retrial queue with hyper-exponential service,” Mathematics, vol. 8, no. 4, 2020. doi: 10.3390/math8040531.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».