计及客户等待时间的云计算效益模型

在计及客户的等待时间的前提下,配置多级多服务器队列系统参数从而最大化效益。给出单级多服务器系统和多级多服务器队列系统等待时间的概率分布函数,构建在截止期限约束下的效益最大化模型,并通过启发式算法来寻找最优解。数值模拟结果表明所得最优方案在实现最大化效益的同时,能够有效减少客户等待时间。

基于RFieldbus的Token-Passing协议实时性能建模

RFieldbus 无线现场总线的 MAC 协议 Token Passing 可看成是一个多台多队列排队系统。在分析了 TTR(令牌目的循环时间)对 RFieldbus 中 3 个优先级队列的服务时间的动态限制后,多台单队列排队模型 RF-P 被提出。对从站的轮巡交换数据任务被转化为RF-P 中的令牌内走步时间,原有的高、低级别两个队列则化成了两个具有不同 Poisson 到达率的 M/G/1/∞服务台。利用排队论中的准守恒 PCL 定律,在将服务时间限制转换为数量限制后,求出了等待响应时间的数学解析式。与试验结果的比较表明,在负载不大于 60%时其偏差度约在 10-20%间。

部分服务台同步单重休假的M/M/c排队系统

本文研究只允许一部分服务台进入休假状态的M／M／c排队系统,在同步单重休假策略下,给出了稳态指标分布,证明了已知服务台全忙条件下的随机分解结果.

数据库连接池的数学建模与性能分析

为有效地配置数据库连接池中的系统参数,根据数据库连接池管理过程的工作原理,引入离散时间排队论的思想,建立多服务台损失制的Geom/Geom/c/c离散时间排队模型。采用嵌入马尔科夫链方法,分析系统稳态队长的转移概率矩阵及其满足的递推关系式。应用模型的理论分析结果,导出请求阻塞概率、系统平均连接数、系统利用率、系统吞吐量等系统性能指标的数学表达式。通过实验证明了数据库连接池性能指标与系统配置参数之间的依赖关系。

基于主动工作模式的分布式数据库服务器及其排队模型

由于单个服务器的分布计算环境在实用性和系统性能方面存在着明显的缺陷,所以通过高速网络连接的多服务器系统提供冗余服务已成为当今分布计算技术的研究热点。本文介绍了一种基于主动工作模式分布式数据库服务器的构成及运行模型,为其建立了排队模型,并与非主动模式的系统进行了比较,以性能价格比优略为依据对其冗余度进行了数学解析。

网络测控实验室的安全访问策略

目前网络测控实验室系统多采用Browser/Server这种开放式通信架构,这种架构用户使用方便,但随之带来系统安全运行隐患,特别是当硬件仪器同时被多个用户控制时会造成仪器误操作,甚至会损坏设备。利用排队论建立了用户安全访问的排队模型,给出了模型的运行参数,并利用Active Server Page技术和数据库技术实现了用户并发访问控制机制,保证同一设备在同一时刻只能被一个用户控制,且等待服务的用户可以实时了解仪器目前的运行和使用状态。

GPS移动车辆监控系统中的通信系统分析及仿真

耗资３００ 亿美元、历经了２０ 年才建成的 Ｇ Ｐ Ｓ 系统是继阿波罗登月计划和航天飞机计划之后的第３ 项庞大空间计划，它从根本上解决了人类在地球上的导航和定位问题，使导航和定位技术发生了巨大的变化。本文正是以 Ｇ Ｐ Ｓ移动车辆定位系统中的集群通信为背景，建立系统的数学模型，进行计算机仿真，并根据仿真结果分析系统性能。

车联网场景下移动边缘计算协作式资源分配策略

为了有效利用边缘云的计算资源,尽可能降低任务卸载时的平均等待时延,提出了一种满足边缘计算服务器容限阈值和任务卸载成功率约束条件下的多个边缘计算服务器相互协作的资源分配方案,通过单位时间总代价指标优化边缘计算服务器个数。将此方案建模为一个整数优化问题,之后设计了一种最小代价算法求解此优化问题,得到约束条件下的单位时间总代价以及任务平均等待时延。仿真结果表明,与已有方案相比,所提方案降低了单位时间总代价和任务卸载平均等待时延。

服务时间分布为H2*的带有顾客流失的高负荷极限

研究服务时间分布服从H2*的带有顾客流失的队列模型。探讨等待空间有限的单服务台G/H2*/1/k队列模型,得到队长和流失人数的极限表达;将该模型推广至到达率随时间变化的多服务台Gt/H2*/m/k队列模型,应用连续映射等方法对极限进行研究。结合随机过程极限对分裂过程和叠加到达过程的相应队列模型进行分析,得到队长和流失人数的高负荷极限。

不同信息模式下车辆多站点目标选择及影响分析

特定条件下,车辆能源补给行为会恶化道路交通状况,而交通信息引导、共享技术的应用为这一问题的解决提供了可能性.为分析和明确该应用的效果,本文以道路和多个能源供应站所构成的系统作为对象,通过系统和车辆行驶的特征分析,构建了基于多服务台多排队的干线多站点元胞自动机模型.不同信息共享模式下的模型实验表明:模型能够模拟需求车辆对目标站点的选择过程;信息共享时,需求车辆聚集程度能够得到缓解,进而延缓了交通流饱和状态的出现;站点信息共享的系统优化效果好于路况信息共享,而相应拥堵边界条件的分析也明确了信息共享介入的时机.