Asymptotic analysis of the m^[n]/gi/1 system with the remaining service time

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

А single server queuing system with Poisson batch incoming stream, repeated calls, instant and delayed feedbacks is considered. It is assumed that service time is distributed according to an arbitrary law, and the service durations are independent of each other. When the server is busy, incoming customers are sent into orbit. The problem is to investigate a random process of the number of customers in orbit. When compiling the Kolmogorov equations for the system, an additional variable is used - the remaining service time. The resulting system of equations is solved by the method of asymptotic analysis under the condition of a large delay of customers in orbit. As a result, a stationary probability distribution for the number of customers in orbit was found. The resulting asymptotic distribution is compared with the distribution found in previous papers for the case of an exponentially distributed service time. A numerical example is considered for a system in which the service duration has a gamma distribution with different parameters.

About the authors

Anatoly Andreevich Nazarov

Tomsk State University

Email: nazarov.tsu@gmail.com
Tomsk

Svetlana Vladimirovna Rozhkova

Tomsk Polytechnic University

Email: rozhkova@tpu.ru
Tomsk

Ekaterina Yur'evna Titarenko

Tomsk Polytechnic University

Email: teu@tpu.ru
Tomsk

References

  1. АЛИЕВА C.Г. Численное исследование моделей системмассового обслуживания с отсроченными обратными свя-зями // Вестн. Том. гос. ун-та. Управление, вычислительнаятехника и информатика. – 2020. – №51.
  2. ИВАНОВ А.С., ЛЯХОВ А.И., ХОРОВ Е.М. Математиче-ская модель передачи неординарного потока с помощью пе-риодических резервирований и блочного квитирования в ка-нале с коррелированными помехами // Автоматика и телеме-ханика. – 2017. – №11. – С. 48–63.
  3. КОЖАНОВ Ю.Ф. Теория телетрафика : учебное посо-бие. – Санкт-Петербург: СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича,2020. – 203 с.
  4. МОИСЕЕВА Е.А. Исследование RQ-системы M|GI|1 вдопредельной ситуации // Математическое и программ-ное обеспечение информационных, технических и эко-номических систем. Материалы II Всероссийской моло-дежной научной конф. Сер. "Труды ТГУ. Серия физико-математическая". – 2013. – C. 116–121.
  5. МОНСИК В.Б., СКРЫННИКОВ А.А., ФЕДОТОВ А.Ю. Си-стема массового обслуживания с групповым обслуживани-ем неординарного потока требований // Научный вестникМГТУ ГА. – 2010. – №157.
  6. НАЗАРОВ А.А., КВАЧ А.С. Сравнение методов остаточ-ного и истекшего времени обслуживания для исследованиязамкнутой RQ-системы M/GI/1/N с конфликтами заявок иненадежным прибором // Информационные технологии иматематическое моделирование (ИТММ-2017): МатериалыXVI Международной конференции имени А.Ф. Терпугова,Казань, 29 сентября – 3 октября 2017 года. Часть 1. – Ка-зань: Изд-во науч.-техн. лит-ры, 2017. – С. 142–149.
  7. НАЗАРОВ А.А., РОЖКОВА С.В., ТИТАРЕНКО Е.Ю. Ис-следование системы с обратной связью, рекуррентным об-служиванием и неординарным пуассоновским входящим по-током // Информационные технологии и математическоемоделирование (ИТММ-2020): материалы XIX Междуна-родной конференции имени А. Ф. Терпугова, 2–5 декабря2020 г. – Томск: Изд-во НТЛ, 2021. – С. 223–227.
  8. РЫЖИКОВ Ю.И. Расчет систем обслуживания с группо-вым поступлением заявок // Информационно-управляющиесистемы. – 2007. – №2.
  9. ARTALEJO J.R., GOMEZ-CORRAL A. Retrial queueingsystems. A Computational Approach. – Springer, 2008. – 309 p.
  10. ARTALEJO J.R., ATENCIA I. On the single server retrialqueue with batch arrivals // Sankhya. – 2004. – Vol. 66. –P. 140–158.
  11. KALYANARAMAN R. A Feedback Retrial QueueingSystem with Two Types of Batch Arrivals // Int. Journalof Stochastic Analysis. – 2012. – Vol. 2012. – DOI:https://doi.org/10.1155/2012/673642.
  12. KALYANARAMAN R. A Retrial Queuing System with TwoTypes of Batch Arrivals and with Feedback to Orbit // Int.Journal of Science and Research (IJSR). – 2022. – Vol. 11,Iss. 5. – P. 1710–1717.
  13. MELIKOV A., ALIYEVA S., NAIR SS., KUMAR BK.Retrial Queuing-Inventory Systems with Delayed Feedbackand Instantaneous Damaging of Items // Axioms. –2022. – Vol. 11(5). – P. 241. – DOI: https://doi.org/10.3390/axioms11050241.
  14. MELIKOV A., ALIYEVA S., SZTRIK J. Retrial Queueswith Unreliable Servers and Delayed Feedback //Mathematics. 2021. – Vol. 9(19). – P. 2415. – DOI: https://doi.org/10.3390/math9192415.
  15. NAZAROV A.A., ROZHKOVA S.V., TITARENKO E.Y.Asymptotic analysis of RQ-system with feedback andbatch Poisson arrival under the condition of increasingaverage waiting time in orbit // Distributed Computerand Communication Networks: Control, Computation,Communications. DCCN 2020. Communications in Computerand Information Science. – Vol 1337. – Springer, Cham. – DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-66242-4_26.
  16. PHUNG-DUC T. Retrial Queueing Models: A Survey onTheory and Applications // arXiv:1906.09560. – 2017. – DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.09560.
  17. SARAVANAN V., VENUGOPAL P., GODHANDARAMAN P.Performance Analysis of a Retrial Queueing System withOptional Service, Unreliable Server, Balking and Feedback //Int. Journal of Mathematical, Engineering and ManagementSciences. – 2023. – Vol. 8. – P. 769–786. – doi: 10.33889/IJMEMS.2023.8.4.044.
  18. KEERTHIGA S., KANDAIYAN I. Two phase of service inM/G/1 queueing system with retrial customers // The Journalof Analysis. – 2023. – doi: 10.1007/s41478-023-00635-x.
  19. TAKACS L. A single-server queue with feedback // Bell SystemTechnical Journal. – 1963. – Vol. 42. – P. 505–519.
  20. TAKACS L. A queuing model with feedback // OperationsResearch. – 1977. – Vol. 11. – P. 345–354.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».