GI/M/1重话务系统

本文讨论GI/M/1重话务系统,给出了等待时间的渐近分布及其误差界。还给出了了队长的渐近分布及其误差界。

半马尔可夫过程在GI/M/1和M/G/1排队系统中的应用

本文运用齐次可列半马尔可夫过程的向后方程和向前方程,分别研究了GI/M/1和M/G/1排队系统队长的瞬时分布.首先得到了GI/M/1队长的转移概率的拉普拉斯变换满足的向后方程组,然后得到了M/G/1队长的转移概率的拉普拉斯变换满足的向前方程组,所得方程组的系数矩阵都是拟下三角矩阵,都可以通过迭代法进行求解.

一个具有随机丢弃分组机制的GI／M／1／N排队系统

由于标准GI／M／1／N排队系统仅当等待队列中没有空闲位置时才丢弃到达的分组，不适合为QoS控制中的缓存队列管理建模。利用随机过程中输入流稀疏化的方法，在标准的GI／M／1／N排队系统中嵌入随机丢弃分组的机制，建立了一个具有随机丢弃分组机制的扩充的GI／M／1／N排队系统，以及该排队系统的分组丢失率、系统利用韵、队列长度的均值，方差、平均等待时间等性能评价指标。

基于自相似聚合业务流量的AQM算法性能评价

现有TCP／AQM忽略了非响应业务流量对AQM算法性能的影响，但非响应业务流量约占Internet业务流量的70％～80％。因此，评价非响应业务流量对AQM算法性能的影响具有重要意义，借助于在标准GI／M／1／N排队系统中嵌入AQM算法随机丢包机制的手段，提出了一种利用“扩充的GI／M／1／N排队系统”评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法。最后评价了TD，RED和GRED这3种经典的AQM算法，评价结果与NS-2模拟结果一致，表明该分析方法可能用于评价AQM算法在非响应业务流量下的性能。

带两类服务的一般休假M/GI/1型系统的随机分解

借助于建立在平稳点过程和Ｐａｌｍ分布理论基础上的强度保守原理，讨论了一个具有一般休假策略的Ｍ／ＧＩ／１型排队系统．该模型允许闲期中顾客非泊松到达且顾客的服务可以被休假中断。我们得到了稳态下工作量和顾客离去前所见队长的随机分解．

云中心异构服务器能耗受限下的性能优化策略

面向能耗受限下云中心异构服务器的性能优化问题,提出了基于M/GI/1-PS排队系统的云中心性能优化分析模型,并给出获得最优性能服务器能耗分配OPT算法;同时通过大量数值仿真实验将OPT算法与常用的启发式能耗分配方法(WP、EU、EMRT)进行对比,分析了不同流量下能耗优化对性能的影响,并获得能耗—性能变化曲线。实验结果表明,OPT算法在同等能耗受限条件下比其他算法获得更优的性能,尤其是EU算法,性能高出约22%。结果可为云中心优化资源配置提供理论依据和参考数据。

典型AQM算法的性能评价模型

利用GI/M/1/N排队系统和Internet业务流量自相似性的特点建立了一个评价AQM算法在非响应业务流量下性能的分析模型,提出了利用模型的分析计算结果而不是模拟或实验手段评价AQM算法性能的新方法.同模拟或实验手段相比,该方法能更深刻地刻画AQM算法在实际网络环境中的性能.用该模型分析比较3个经典的AQM算法——TD、RED和GRED的性能,所得的结果同其他研究者利用模拟或实验方法所得的结果一致.

PH-启动时间的 GI/M/1排队

本文研究启动时间服从相型分布的 GI/M/1随机服务系统.使用嵌入 Markov链和矩阵几何解方法,得到系统稳态下队长和等待时间的分布和随机分解.我们证明了,由启动时间引起的附加顾客数及附加延迟,分别是离散的和连续的 PH 变量,并给出其不可约表示.

一种新的基于Jackson排队模型多中继跨层协作通信策略

文中提出了一种新的多中继协作通信策略,该策略基于Jackson排队模型同时对物理层(physicallayer,PHY)与媒体接入控制层(MAC)的跨层设计进行了分析.在物理层,重点探讨多中继节点情形下信噪比(SNR)门限与中断概率之间的关系.在MAC层,系统采用Jackson排队网络进行建模,单协作节点数据包排队准则为GI/M/1模型,多节点之间进行相互机会协作,进而分析了所提策略的系统吞吐量与时延性能.跨层设计仿真结果表明,在不同中继策略下,协作节点数的增加将影响物理层高频谱有效性区域的系统中断性能.此外,相对于传统两协作节点模型,所提策略可以达到显著的MAC层数据包吞吐量与时延性能.