Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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제22권1호
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pp.3-15
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1996
An approximation algorithm is presented for cyclic queueing networks with finite buffers. The algorithm decomposes the queueing network into individual queues with revised arrival and service process and revised queue capacity. Then, each queue is analyzed in isolation. The service process reflects the additional delay a unit might undergo due to blocking and the arrival process is described by a 2-phases Coxian ($C_2$) distribution. The individual queues are modelled as $C_2/C_2$/1/B queues. The parameters of the individual queues are computed approximately using an iterative scheme. The population constraint of the closed network is taken into account by ensuring that the sum of the average queue lengths of the individual queues is equal to the number of customers of the network. Extensive numerical experiments show that this method provides a fairly good estimation of the throughput.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제30권1호
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pp.33-40
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2007
A multi-server queueing system with finite buffer is considered. The input flow is the BMAP (Batch Markovian Arrival Process). The service time has the PH (Phase) type distribution. Customers from the BMAP enter the system according to the discipline of partial admission. Besides ordinary (positive) customers, the Markovian flow (MAP) of negative customers arrives to the system. A negative customer can delete an ordinary customer in service if the state of its PH-service process belongs to some given set. In opposite case the ordinary customer is considered to be protected of the effect of negative customers. The stationary distribution and the main performance measures of the considered queueing system are calculated.
This paper studies an optimal policy for a certain class of (s, S) inventory control systems, where the demands are characterized by the renewal arrival process. To minimize the average cost over a simulation period, we apply a stochastic optimization algorithm which uses the gradients of parameters, s and S. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. The optimal estimates of s and S from our simulation results are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and inter-arrival times of demands. Another direction involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
This paper proposes a continuous-time queuing model of a shared-buffer packet switch and an approximate algorithm. N arrival processes have heterogeneous busty traffic characteristics. The arrival processes are modeled by Coxian distribution with order 2 that is equivalent to Interruped Poisson Process. The service time is modeled by Erlang distribution with r stages. First the approximate algorithm performs the aggregation of N arrival processes as a single state variable. Next the algorithm discompose the queuing system into N subsystems which are represented by aggregated state variables. And the balance equations based on these aggregated state variables are solved for by iterative method. Finally the algorithm is validated by comparing the results with those of simulation.
As technology advances rapidly, emergency medical dispatching systems must also advance. Optimal emergency medical dispatching requires the courage to practice medicine at dispatch. Modern emergency medical dispatch provides appropriate resource responses with the use of an (Advanced Medical priority Dispatch System(AMPDS) in U.S.A. The AMPDS is a systematic protocol for all aspects of the dispatch process. Based on the AMPDS chief complaint list, we initiated a basic design on pre-arrival instruction protocol and completed the scripted pre-arrival instruction protocol, using Cardiopulmonary resuscitation(CPR) protocol. Implementation of this study creates computerized emergency medical dispatching system for future enhancements, such as the AMPDS.
The cell loss probability required in the ATM network is in the range of 10$^{-9}$ ∼10$^{-12}$ . If Monte Carlo simulation is used to analyze the performance of the ATM node, an enormous amount of computer time is required. To obtain large speed-up factors, importance sampling may be used. Since the Markov-modulated processes have been used to model various high-speed network traffic sources, we consider discrete time single server queueing systems with Markov-modulated arrival processes which can be used to model an ATM node. We apply importance sampling based on the Large Deviation Theory for the performance evaluation of, MMBP/D/1/K, ∑MMBP/D/1/K, and two stage tandem queueing networks with Markov-modulated arrival processes and deterministic service times. The simulation results show that the buffer overflow probabilities obtained by the importance sampling are very close to those obtained by the Monte Carlo simulation and the computer time can be reduced drastically.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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제12권4호
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pp.107-118
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2007
A single-server queueing model with infinite buffer and batch arrival of customers is considered. In contrast to the standard batch arrival when a whole batch arrives into the system at one epoch, we assume that the customers of an accepted batch arrive one-by one in exponentially distributed times. Service time is exponentially distributed. Flow of batches is the stationary Poisson arrival process. Batch size distribution is geometric. The number of batches, which can be admitted into the system simultaneously, is subject of control. Analysis of the joint distribution of the number batches and customers in the system and sojourn time distribution is implemented by means of the matrix technique and method of catastrophes. Effect of control on the main performance measures of the system is demonstrated numerically.
Energy harvesting has emerged as a powerful technology for complementing current battery-powered communication systems in order to extend their lifetime. In this paper a general framework is introduced for the optimization of communication systems in which the transmitter is able to harvest energy from its environment. Assuming that the energy arrival process is known non-causally at the transmitter, the structure of the optimal transmission scheme, which maximizes the amount of transmitted data by a given deadline, is identified. Our framework includes models with continuous energy arrival as well as battery constraints. A battery that suffers from energy leakage is studied further, and the optimal transmission scheme is characterized for a constant leakage rate.
In this paper, an adaptive interference canceller (AIC) Is applied to the space-time coded DS-CDMA system in fading channels with arrival time difference from multiple transmit antennas In a CDMA system, arrival time difference causes not only inter-antenna and Inter-symbol interference but also multiple-access Interference even in a downlink. To mitigate the effect of the Interferences an AIC and ML decoding joint scheme Is proposed fur a space-time coded DS-CDMA system in which an adaptation process of tile AIC is merged in the Viterbi decoding algorithm. The performance of the proposed receiver is evaluated for the system with two transmit antennas. It is shown that the proposed receiver achieves significant performance improvement over the ML decoding receiver without the AIC
This paper presents basic queueing analysis contributing to teletraffc theory, with commonly accessible mathematical tools. This paper studies queueing systems with bulk arrivals. It is assumed that the number of arrivals and the expected number of arrivals in each bulk are bounded by some constraints B and (equation omitted), respectively. Subject to these constraints, convexity argument is used to show that the bulk-size probability distribution that results in the worst mean queue performance is an extremal distribution with support {1, B} and mean equal to A. Furthermore, from the viewpoint of security against denial-of-service attacks, this distribution remains the worst even if an adversary were allowed to choose the bulk-size distribution at each arrival instant as a function of past queue lengths; that is, the adversary can produce as bad queueing performance with an open-loop strategy as with any closed-loop strategy. These results are proven for an arbitrary arrival process with bulk arrivals and a general service model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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