Queueing systems with retrials are widely used to model many problems in call centers, telecommunication networks, and in daily life. We present a very accurate but simple approximate formula for the distribution of the number of retrying customers in the M/G/1 retrial queue.
International Journal of Reliability and Applications
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v.3
no.4
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pp.165-171
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2002
An optimization of the M/M/1 queue with impatient customers is studied. The impatient customer does not enter the system if his or her virtual waiting time exceeds the threshold K > 0. After assigning three costs to the system, a cost proportional to the virtual waiting time, a penalty to each impatient customer, and also a penalty to each unit of the idle period of the server, we show that there exists a threshold K which minimizes the long-run average cost per unit time.
In this paper we develop an approximation formalism on the queue length distribution for general queueing models. Our formalism is based on two steps of approximation; the first step is to find a lower bound on the exact formula, and subsequently the Chernoff upper bound technique is applied to this lower bound. We demonstrate that for the M/M/1 model our formula is equivalent to the exact solution. For the D/M/1 queue, we find an extremely tight lower bound below the exact formula. On the other hand, our approach shows a tight upper bound on the exact distribution for both the ND/D/1 and M/D/1 queues. We also consider the $M+{\Sigma}N_jD/D/1$ queue and compare our formula with other formalisms for the $M+{\Sigma}N_jD/D/1$ and M+D/D/1 queues.
To support UDP-based real-time multimedia applications over the Internet, it is necessary to provide a certain amount of bandwidth within the network so that the performance of the applications will not be seriously affected during periods of congestion. Since the flow rates of some of these applications do not back of during periods of congestion, it is also necessary to protect flow-controlled TCP flows from unresponsive or aggressive UDP flows. To achieve these goals, we propose a simple queue policy to support multimedia applications, called threshold-based queue management (TBQM). TBQM isolates UDP flows efficiently from TCP flows to protect TCP flows while supporting bandwidth requirements of UDP applications that require QoS. In addition, TBQM supports drop fairness between TCP flows without maintaining per-flow state. We also present some experimental results to show that the proposed queue policy can work well.
Random Early Detection (RED), one of the most well-known Active Queue Management (AQM), has been designed to substitute Tail Drop and is nowadays widely implemented in commercially available routers. RED algorithm provides high throughput and low delay as well as a solution of global synchronization. However RED is sensitive to parameters setting, so the performance of RED, significantly depends on the fixed parameters. To solve this problem, the Adaptive RED (ARED) algorithm is suggested by S. Floyd. But, ARED also uses fixed parameters like target-queue length; it is hard to respond to bursty traffic actively. In this paper, we proposed AQM algorithm based on the variation of current queue length in order to improve adaptability about burst traffic. We measured performance of proposed algorithm through a throughput, marking-drop rate and bias phenomenon. In experimentation, we raised a packet throughput as reduced packet drop rate, and we confirmed to reduce a bias phenomenon about bursty traffic.
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.
This paper aims to introduce the numerical methods for solving the optimal control theory to model bufferbloat problem. Mathematical tools are useful to provide insight for system engineers and users to understand better about what we are facing right now while experiment in a large-scale testbed can encourage us to implement in realistic scenario. In this paper, we introduce a survey of the numerical methods for solving the optimal control problem. We propose the dynamic optimization sweeping algorithm for optimal control of the active queue management. Simulation results in network simulator ns2 demonstrate that our proposed algorithm can obtain the stability faster than the others while still maintain a short queue length (≈10 packets) and low delay experience for arriving packets (0.4 seconds).
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.2
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pp.489-497
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2000
The M/M/1 queue with impatient customers is studied. Impatient customers wait for service only for limited time K/0 and leave the system if their services do not start during that time. Notice that in the analysis of virtual waiting time, the impatient customer can be considered as the customer who enters the system only when his/her waiting time does not exceed K. In this paper, we apply martingale methods to the virtual waiting time and obtain the expected period from origin to the point where the virtual waiting time crosses over K or reaches 0, and the variance of this period. With this results, we obtain the expected busy period of the queue, the distribution, expectation and variance of the number of times the virtual waiting time exceeding level K during a busy period, and the probability of there being no impatient customers in a busy period.
We analyze $MAP_1,\;MAP_2$/G/1 finite queues with service scheduling function dependent upon queue lengths. The customers are classified into two types. The arrivals of customers are assumed to be the Markovian Arrival Processes (MAPs). The service order of customers in each buffer is determined by a service scheduling function dependent upon queue lengths. Methods of embedded Markov chain and supplementary variable give us information for queue length of two buffers. Finally, the performance measures such as loss probability and mean waiting time are derived. Some numerical examples also are given with applications in telecommunication networks.
Priority queues can be used in applications such as scheduling, sorting, retrival based on a priority like gene searching, shortest paths computation. This paper proposes a data structure using array representation for double-ended priority queue in which insertion and deletion takes O(1) amortized time and O(logn) time, respectively. To the author's knowledge, all the published array-based data structures for double ended priority queue support O(logn) time insertion and deletion operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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