We consider the discrete-time GI/G/1/K queue under the early arrival system. Using a modified supplementary variable technique(SVT), we obtain the distribution of the steady-state queue length. Unlike the conventional SVT, the modified SVT yields transform-free results in such a form that a simple two-moment approximation scheme can be easily established.
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.
This paper summarizes recent development of analytical and algorithmical results for stationary FIFO queues with multiple Markovian arrival streams, where service time distributions are general and they may differ for different arrival streams. While this kind of queues naturally arises in considering queues with a superposition of independent phase-type arrivals, the conventional approach based on the queue length dynamics (i.e., M/G/1 pradigm) is not applicable to this kind of queues. On the contrary, the workload process has a Markovian property, so that it is analytically tractable. This paper first reviews the results for the stationary distributions of the amount of work-in-system, actual waiting time and sojourn time, all of which were obtained in the last six years by the author. Further this paper shows an alternative approach, recently developed by the author, to analyze the joint queue length distribution based on the waiting time distribution. An emphasis is placed on how to construct a numerically feasible recursion to compute the stationary queue length mass function.
This paper suggests PARED algorithm, a modified RED algorithm, that actively reacts to dynamic changes in network to apply packet drop probability flexibly. The main idea of PARED algorithm is that it compares the target queue length to the average queue length which is the criterion of changes in packet drop probability and feeds the gap into packet drop probability. That is, when the difference between the average queue length and the target queue length is great, it reflects as much as the difference in packet drop probability, and reflects little when the difference is little. By doing so, packet drop probability could be actively controled and effectively dealt with in the network traffic situation. To evaluate the performance of the suggested algorithm, we conducted simulations by changing network traffic into a dynamic stat. At the experiments, the suggested algorithm was compared to the existing RED one and then to ARED one that provided the basic idea for this algorithm. The results proved that the suggested PARED algorithm is superior to the existing algorithms.
We consider the M/PH,G/1 queue with two classes of customers in which class-1 customers have deterministic impatience time and have preemptive priority over class-2 customers who are assumed to be infinitely patient. The service times of class-1 and class-2 customers have a phase-type distribution and a general distribution, respectively. We obtain performance measures of class-2 customers such as the queue length distribution, the waiting time distribution and the sojourn time distribution, by analyzing the busy period of class-1 customers. We also compute the moments of the queue length and the waiting and sojourn times.
In this paper, we investigate the mean queue length and the mean packet delay of a dynamic bandwidth allocation(DBA) scheme in an Ethernet passive optical network(EPON). We focus on the interleaved polling system with a gated service discipline. We assume that input packets arrive at an optical network unit(ONU) according to Poisson process. We use a continuous time queueing model in order to find the queue length distribution of the gated interleaved polling system with the first stage input queue and the second stage transmission queue. We give some numerical results to investigate the mean queue lengths and mean packet delays for the symmetric polling system with statistically identical stations.
Based on a discrete-time version of the distributional Little's law, we present a simple computational procedure to obtain the queue-length distribution of the discrete-time GI/G/1 queue from its waiting-time distribution that is available by various existing methods. We also discuss our numerical experience and address a couple of remarks on possible extensions of the procedure.
In this paper, we investigate the asymptotic distributions of maximum queue length for M/G/1 and GI/M/1 systems which are positive recurrent. It is well knwon that for any positive recurrent queueing systems, the distributions of their maxima linearly normalized do not have non-degenerate limits. We show, however, that by concerning an array of queueing processes limiting behaviors of these maximum queue lengths can be established under certain conditions.
We consider a single-server queue with service time distribution of phase type where positive customers, negative customers and disasters arrive according to a Markovian arrival process with marked transitions (MMAP). We derive simple formulae for the stationary queue length distributions. The Laplace-Stieltjes transforms (LST's) of the sojourn time distributions under the combinations of removal policies and service disciplines are also obtained by using the absorption time distribution of a Markov chain.
We consider ΜΑΡ/G/ 1 finite capacity queue with mul-tiple thresholds on buffer. The arrival of customers follows a Markov-ian arrival process(MAP). The service time of a customer depends on the queue length at service initiation of the customer. By using the embeded Markov chain method and the supplementary variable method, we obtain the queue length distribution ar departure epochs and at arbitrary epochs. This gives the loss probability and the mean waiting time by Little's law. We also give a simple numerical examples to apply the overload control in packetized networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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