Priority disciplines are an important scheme for service systems to differentiate their services for different classes of customers. (N, n)-preemptive priority disciplines enable system engineers to fine-tune the performances of different classes of customers arriving to the system. Due to this virtue of controllability, (N, n)-preemptive priority queueing models can be applied to various types of systems in which the service performances of different classes of customers need to be adjusted for a complex objective. In this paper, we extend the existing (N, n)-preemptive resume and (N, n)-preemptive repeat-identical priority queueing models to the (N, n)-preemptive repeat-different priority queueing model. We derive the queue-length distributions in the M/G/1 queueing model with two classes of customers, under the (N, n)-preemptive repeat-different priority discipline. In order to derive the queue-length distributions, we employ an analysis of the effective service time of a low-priority customer, a delay cycle analysis, and a joint transformation method. We then derive the first and second moments of the queue lengths of high- and low-priority customers. We also present a numerical example for the first and second moments of the queue length of high- and low-priority customers. Through doing this, we show that, under the (N, n)-preemptive repeat-different priority discipline, the first and second moments of customers with high priority are bounded by some upper bounds, regardless of the service characteristics of customers with low priority. This property may help system engineers design such service systems that guarantee the mean and variance of delay for primary users under a certain bounds, when preempted services have to be restarted with another service time resampled from the same service time distribution.
We analyze queueing model with priority scheduling by supplementary variable method. Customers are classified into two types (type-1 and type-2 ) according to their characteristics. Customers of each type arrive by independent Poisson processes, and all customers regardless of type have same general service time. The service order of each type is determined by the queue length of type-1 buffer. If the queue length of type-1 customer exceeds a threshold L, the service priority is given to the type-1 customer. Otherwise, the service priority is given to type-2 customer. Method of supplementary variable by remaining service time gives us information for queue length of two buffers. That is, we derive the differential difference equations for our queueing system. We obtain joint probability generating function for two queue lengths and the remaining service time. Also, the mean queue length of each buffer is derived.
In this study, a non-preemptive M/G/1 queueing model of a spectrum handoff scheme for cognitive wireless networks is proposed. Because spectrum handoff gives secondary users an opportunity to carry on their transmissions, it is crucially important to determine the actions of primary users. In our queueing model, prioritized data traffic is utilized to meet the requirements of the secondary users. These users' packets are categorized into three different priority classes: urgent, real-time, and non-real time. Urgent data packets have the highest priority, while non-real time data packets have the lowest priority. Riverbed (OPNET) Modeler simulation software was used to simulate both reactive and proactive decision spectrum handoff schemes. The simulation results were consistent with the analytical results obtained under different load and traffic conditions. This study also revealed that the cumulative number of handoffs can be drastically decreased by exploiting priority classes and utilizing a decent spectrum handoff strategy, such as a reactive or proactive decision-based strategy.
통신망에 입력하는 메시지는 그 메시지에 부과되는 우선도에 의하셔 큐잉(Queueing)되며 큐(Queue)에서의 우선도는 여러가지 방법으로 취급되어진다. 이 연구는 메시지 처리의 한 방법인 동적 우선도(dynamic priority)에 관한 것으로 메시지의 평균 대기 시간에 관한 해석이다. 큐에서의 메시지의 대기 시간에 따라 우선도가 변하는 동적 우선도의 가변성은 그 메시지가 초기 우선도(initial priority)를 가지고 입력되는 경우가 초기우선도를 가지지 않는 경우 달라지는 것으로 특히 그 차이점을 고찰하였다.
ATM과 IP 망에서 혼잡발생시 높은 우선순위를 가진 패킷은 낮은 우선순위를 가진 패킷에 비해 영향을 적게 받도록 설계되어야 한다. 이러한 문제 해결을 위해, 본 논문에서는 기존 If 망에서 사용되는 가중치 CSFQ(Weighted Core-Stateless Fair Queueing)를 ATM 노드의 공간 우선순위(space priority) 정책에 적용하였다. 성능분석을 위해 임계치(threshold)를 갖는 MMPP/D/1/K 큐잉모델의 트래픽 클래스별 셀 손실률을 유도하고 그 결과를 논하였다. 분석결과를 통해 가중치 CSFQ 기법이 ATM 혹은 IP 노드에서 차별화된 서비스 제공에 매우 유용함을 보였다.
In this study, we analyze a finite-buffer M/G/1 queueing model with randomized pushout space priority and nonpreemptive time priority. Space and time priority queueing models have been extensively studied to analyze the performance of communication systems serving different types of traffic simultaneously: one type is sensitive to packet delay, and the other is sensitive to packet loss. However, these models have limitations. Some models assume that packet transmission times follow exponential distributions, which is not always realistic. Other models use general distributions for packet transmission times, but their space priority rules are too rigid, making it difficult to fine-tune service performance for different types of traffic. Our proposed model addresses these limitations and is more suitable for analyzing communication systems that handle different types of traffic with general packet length distributions. For the proposed queueing model, we first derive the distribution of the number of packets in the system when the transmission of each packet is completed, and we then obtain packet loss probabilities and the expected number of packets for each type of traffic. We also present a numerical example to explore the effect of a system parameter, the pushout probability, on system performance for different packet transmission time distributions.
We analyze two finite buffers queueing system with priority scheduling dependent upon queue length. Customers are classified into two types ( type-l and type-2 ) according to their characteristics. Here, the customers can be considered as traffics such as voice and data in telecommunication networks. In order to support customers with characteristics of burstiness and time-correlation between interarrival, the arrival of the type-2 customer is assumed to be an Markov- modulated Poisson process(MMPP). The service order of customers in each buffer is determined by the queue length of two buffers. Methods of embedded Markov chain and supplementary variable give us information for queue length of two buffers. Finally, performance measures such as loss and mean delay are derived.
본 논문에서는 CCITT에서 권고된 종합 정보 통신망(Integrated Service Digital Network:ISDN)에서의 가입자와 망간의 접속에 있어 S-기준점에서의 D-채널 엑세스 프로토콜의 성능을 분석하였다. 먼저 여러대의 단말이 멀티 포인트로 D-채널을 액세스하는 경우의 D-채널 엑세스 프로토콜의 queueing 모델을 세웠다. 그리고 지연 요소를 waiting queue지연과 경쟁 지연으로 구분하고, 다시 경쟁 지연을 모효 경쟁 지연과 순수 경쟁 지연으로 자누어 해석하므로서 대칭 또는 비대칭의 평균 도착률을 가진 우선도 서비스의 queueing시스템에 모두 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대칭 시스템과 비대칭 시스템에 대한 수치 결과를 얻어, 한 단말에서 모든 정보가 지선제 우선도로 서비스되는 queueing 시스템과 비교하였다.
기존 우선 순위 시스템에서는 우선 순위가 높은 패킷이 시스템에서 우선적으로 서비스를 받고 우선 순위가 낮은 패킷은 우선 순위가 높은 패킷이 없을 경우에만 서비스 받도록 되어있다. 그러나 입력 큐잉 시스템에서는 HOL(Head of Line)경쟁에 의해서 우선 순위가 높은 패킷이라도 차단 될 확률이 높다. 따라서 우선 순위가 높은 패킷이 차단됐을 경우라도 우선 순위가 낮은 패킷을 서비스 해 줌으로써 전체적으로 스윗칭 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문은 고속 스위칭 시스템에서의 우선순위 기반 방식의 성능 분석을 하였다. 스윗칭 시스템 분석은 HOL(Head of line)경쟁 현상에 대한 우선순위 스케쥴링이 미치는 영향을 고려 하였다. 또한 이러한 제어방식을 기반으로 시스템의 최대 처리율, 큐잉 분포현상을 도출 하였다. 입력단 간에 서비스 의존도 때문에 스윗칭 시스템의 정확한 분석은 어려우나 상호 의존성을 갖는다는 가정과 흐름제어 규정을 두어 분석을 하였다. 각각의 입력단에서 보여주는 서비스 향상을 평가 하기위해 큐잉 시스템을 이용 하였다. 윈도우 방식을 고려하지 않고 우선순위 방식에서 정확한 결과를 구하기 위하여 Chen과Guerin[1]가 사용한 방식을 확장 하였다. 더욱이 시스템 구현과 운영 관점에서 우선순위 스윗칭 시스템에 적용하기 위하여 새로운 윈도우 제어방식을 제안한다. 그러므로 우선순위가 낮은 패킷은 지연시간과 처리율을 향상 시킬 수 있다. 성능 향상을 위해 결과치를 비교하여 등가 큐잉시스템을 사용하여 윈도우 방식을 분석 하였다.
We consider an M$_1$, M$_2$/G/1/ K retrial queueing system with a finite priority queue for type I calls and infinite retrial group for type II calls where blocked type I calls may join the retrial group. These models, for example, can be applied to cellular mobile communication system where handoff calls have higher priority than originating calls. In this paper we apply the supplementary variable method where supplementary variable is the elapsed service time of the call in service. We find the joint generating function of the numbers of calls in the priority queue and the retrial group in closed form and give some performance measures of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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