ИССЛЕДОВАНИЕ FORK-JOIN СИСТЕМЫ С МАРКОВСКИМ ВХОДНЫМ ПОТОКОМ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ВРЕМЕНИ ОБСЛУЖИВАНИЯ ФАЗОВОГО ТИПА

Bibliographic Details
Title: ИССЛЕДОВАНИЕ FORK-JOIN СИСТЕМЫ С МАРКОВСКИМ ВХОДНЫМ ПОТОКОМ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ВРЕМЕНИ ОБСЛУЖИВАНИЯ ФАЗОВОГО ТИПА
Publisher Information: Проблемы информатики, 2023.
Publication Year: 2023
Subject Terms: Марковский входной ноток, Machine Learning, фазовое распределение времени обслуживания, fork-join система массового обслуживания, Markovian Arrival process, fork-join system, Phase-Type distribution, стационарные характеристики производительности, машинное обучение, stationary performance characteristics
Description: In this paper, we examine a fork-join queueing system. Customers enter the system in a MAP (Markovian Arrival Process). Each of the customers entering the system forks into К tasks, to be served in К independent subsystems. Each subsystem consists of a server and a buffer. The service time of a task bv the k-th server has a PH (Phase type) distribution with an irreducible representation (fik,Sk). For the special case when К = 2, the stationary distribution is obtained, and algorithms arc presented to compute the stationary distribution, and performance characteristics of the fork-join system. We suggested an approach based on a combination of Machine learning and Monte-Carlo method to investigate the performance characteristics of fork-join system. The results of numerical experiments arc presented in this paper.
В настоящей работе исследуется fork-join система массового обслуживания с коррелированным марковским входным потоком. Каждая из поступающих в систему заявок разбивается на К запросов, которые попадают для обслуживания на К обслуживающих подсистем. Каждая из подсистем состоит из одного обслуживающего прибора и буфера. Время обслуживания на приборах имеет фазовое распределение. Для частного случая К = 2 получено условие стационарного режима, представлены алгоритмы для расчета стационарного распределения и стационарных показателей производительности системы. Для исследования характеристик производительности fork-join системы в общем случае К ^ 2 предложен подход, базирующийся на комбинации методов машинного обучения и имитационного моделирования. Приведены результаты численных примеров.
Document Type: Research
DOI: 10.24412/2073-0667-2023-4-29-56
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........4bbe9a6d92986b4feada563d8961cd9a
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.24412/2073-0667-2023-4-29-56