Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків
Досліджується модель мережі обслуговування, структура якої визначається неорієнтовним графом. Кожне ребро графа має певну пропускну здатність. Задано декілька пар вершин (терміналів), між якими має бути встановлений зв’язок для обслуговування різнотипних пуасонівських потоків вимог. Інтенсивності ци...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/97 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-97 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-02-25T11:19:58Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
мережа обслуговування множинний доступ періодична інтенсивність потоку маршрут ймовірність блокування метод Монте–Карло метод прискореного моделювання розшарована вибірка відносна похибка |
| spellingShingle |
мережа обслуговування множинний доступ періодична інтенсивність потоку маршрут ймовірність блокування метод Монте–Карло метод прискореного моделювання розшарована вибірка відносна похибка Kuznetsov, Mykola Kuznetsov, Igor Shumska, Alla Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| topic_facet |
мережа обслуговування множинний доступ періодична інтенсивність потоку маршрут ймовірність блокування метод Монте–Карло метод прискореного моделювання розшарована вибірка відносна похибка queueing network multicast access periodic flow rate route blocking probability Monte Carlo method fast simulation method stratified sampling relative error сеть обслуживания множественный доступ периодическая интенсивность потока маршрут вероятность блокировки метод Монте-Карло метод ускоренного моделирования расслоенная выборка относительная погрешность |
| format |
Article |
| author |
Kuznetsov, Mykola Kuznetsov, Igor Shumska, Alla |
| author_facet |
Kuznetsov, Mykola Kuznetsov, Igor Shumska, Alla |
| author_sort |
Kuznetsov, Mykola |
| title |
Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_short |
Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_full |
Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_fullStr |
Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_full_unstemmed |
Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_sort |
прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків |
| title_alt |
Fast simulation of the customers blocking probability in queueing network with multicast access and periodic rates of input flows Ускоренное моделирование вероятности блокировки требований в сети обслуживания с множественным доступом и периодическими интенсивностями входящих потоков |
| description |
Досліджується модель мережі обслуговування, структура якої визначається неорієнтовним графом. Кожне ребро графа має певну пропускну здатність. Задано декілька пар вершин (терміналів), між якими має бути встановлений зв’язок для обслуговування різнотипних пуасонівських потоків вимог. Інтенсивності цих потоків є періодичними функціями з одним і тим же періодом. Вимога для свого обслуговування потребує певного ресурсу. Для кожної пари терміналів є перелік маршрутів їх можливого з’єднання. Вибір маршруту для обслуговування вимоги залежить від ресурсу, який потребується для її обслуговування, та від поточної пропускної здатності кожного ребра цього маршруту. Обирається перший маршрут з переліку, що задовольняє дану умову (умова доступності). Тривалість обслуговування (з’єднання) має довільний розподіл, який визначається типом вимоги та відповідним ресурсом. Якщо жоден з маршрутів не задовольняє умову доступності, то мережа обслуговування знаходиться у стані блокування вимог даного потоку із заданим ресурсом. Запропоновано метод прискореного моделювання стаціонарних імовірностей знаходження мережі у стані блокування вимог певного потоку, які вимагають заданий ресурс для свого обслуговування. Числові приклади ілюструють суттєвий виграш у часі моделювання порівняно з методом Монте–Карло, а також показують, наскільки зростає відносна похибка оцінок, коли ймовірність блокування прямує до нуля. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/97 |
| work_keys_str_mv |
AT kuznetsovmykola priskorenemodelûvannâjmovírnostíblokuvannâvimogumerežíobslugovuvannâzmnožinnimdostupomtaperíodičnimiíntensivnostâmivhídnihpotokív AT kuznetsovigor priskorenemodelûvannâjmovírnostíblokuvannâvimogumerežíobslugovuvannâzmnožinnimdostupomtaperíodičnimiíntensivnostâmivhídnihpotokív AT shumskaalla priskorenemodelûvannâjmovírnostíblokuvannâvimogumerežíobslugovuvannâzmnožinnimdostupomtaperíodičnimiíntensivnostâmivhídnihpotokív AT kuznetsovmykola fastsimulationofthecustomersblockingprobabilityinqueueingnetworkwithmulticastaccessandperiodicratesofinputflows AT kuznetsovigor fastsimulationofthecustomersblockingprobabilityinqueueingnetworkwithmulticastaccessandperiodicratesofinputflows AT shumskaalla fastsimulationofthecustomersblockingprobabilityinqueueingnetworkwithmulticastaccessandperiodicratesofinputflows AT kuznetsovmykola uskorennoemodelirovanieveroâtnostiblokirovkitrebovanijvsetiobsluživaniâsmnožestvennymdostupomiperiodičeskimiintensivnostâmivhodâŝihpotokov AT kuznetsovigor uskorennoemodelirovanieveroâtnostiblokirovkitrebovanijvsetiobsluživaniâsmnožestvennymdostupomiperiodičeskimiintensivnostâmivhodâŝihpotokov AT shumskaalla uskorennoemodelirovanieveroâtnostiblokirovkitrebovanijvsetiobsluživaniâsmnožestvennymdostupomiperiodičeskimiintensivnostâmivhodâŝihpotokov |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| _version_ |
1847373351901724672 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-972025-02-25T11:19:58Z Прискорене моделювання ймовірності блокування вимог у мережі обслуговування з множинним доступом та періодичними інтенсивностями вхідних потоків Fast simulation of the customers blocking probability in queueing network with multicast access and periodic rates of input flows Ускоренное моделирование вероятности блокировки требований в сети обслуживания с множественным доступом и периодическими интенсивностями входящих потоков Kuznetsov, Mykola Kuznetsov, Igor Shumska, Alla мережа обслуговування множинний доступ періодична інтенсивність потоку маршрут ймовірність блокування метод Монте–Карло метод прискореного моделювання розшарована вибірка відносна похибка queueing network multicast access periodic flow rate route blocking probability Monte Carlo method fast simulation method stratified sampling relative error сеть обслуживания множественный доступ периодическая интенсивность потока маршрут вероятность блокировки метод Монте-Карло метод ускоренного моделирования расслоенная выборка относительная погрешность Досліджується модель мережі обслуговування, структура якої визначається неорієнтовним графом. Кожне ребро графа має певну пропускну здатність. Задано декілька пар вершин (терміналів), між якими має бути встановлений зв’язок для обслуговування різнотипних пуасонівських потоків вимог. Інтенсивності цих потоків є періодичними функціями з одним і тим же періодом. Вимога для свого обслуговування потребує певного ресурсу. Для кожної пари терміналів є перелік маршрутів їх можливого з’єднання. Вибір маршруту для обслуговування вимоги залежить від ресурсу, який потребується для її обслуговування, та від поточної пропускної здатності кожного ребра цього маршруту. Обирається перший маршрут з переліку, що задовольняє дану умову (умова доступності). Тривалість обслуговування (з’єднання) має довільний розподіл, який визначається типом вимоги та відповідним ресурсом. Якщо жоден з маршрутів не задовольняє умову доступності, то мережа обслуговування знаходиться у стані блокування вимог даного потоку із заданим ресурсом. Запропоновано метод прискореного моделювання стаціонарних імовірностей знаходження мережі у стані блокування вимог певного потоку, які вимагають заданий ресурс для свого обслуговування. Числові приклади ілюструють суттєвий виграш у часі моделювання порівняно з методом Монте–Карло, а також показують, наскільки зростає відносна похибка оцінок, коли ймовірність блокування прямує до нуля. A model of a service network with a structure represented by an undirected graph is investigated. Each edge of the graph has a certain capacity. Several pairs of nodes (terminals) are given, between which a connection must be established to service different types of Poisson call flows. The rates of input flows are periodic functions with the same period. A call requires a certain resource to be serviced. For each pair of terminals, there is a list of possible connection routes. The choice of the route for servicing a call depends on the resource that the call requires for servicing and the current capacity of each edge of the route. The first route in the list that satisfies this condition (accessibility condition) is selected. The service time (connection) has an arbitrary distribution which is determined by the call type and the corresponding resource. If none of the routes satisfies the accessibility condition, then the queueing network is in the state of blocking for calls of this flow with a given resource. A fast simulation method to evaluate the steady-state probabilities of the network being in the state of blocking for calls of a certain flow that require a given resource for their service is proposed. Numerical examples illustrate a significant gain in simulation time compared to the Monte Carlo method, and also show how the relative error of estimates increases when the blocking probability tends to zero. Исследуется модель сети обслуживания, структура которой определяется неориентировочным графом. Каждое ребро графа имеет определенную пропускную способность. Задано несколько пар вершин (терминалов), между которыми должна быть установлена связь для обслуживания разнотипных потоков пуассоновских требований. Интенсивность этих потоков является периодическими функциями с одним и тем же периодом. Требование для обслуживания требует определенного ресурса. Для каждой пары терминалов есть список маршрутов их возможного соединения. Выбор маршрута для обслуживания требования зависит от ресурса, требуемого для его обслуживания, и от текущей пропускной способности каждого ребра этого маршрута. Выбирается первый маршрут из перечня, удовлетворяющего данное условие (условие доступности). Продолжительность обслуживания (соединения) имеет произвольное распределение, определяемое типом требования и соответствующим ресурсом. Если ни один из маршрутов не удовлетворяет условию доступности, сеть обслуживания находится в состоянии блокировки требований данного потока с заданным ресурсом. Предложен метод ускоренного моделирования стационарных вероятностей нахождения сети в состоянии блокирования требований определенного потока, требующих заданный ресурс для своего обслуживания. Численные примеры иллюстрируют существенный выигрыш во времени моделирования по сравнению с методом Монте-Карло, а также показывают, насколько растет относительная погрешность оценок, когда вероятность блокировки идет к нулю. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-07-24 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/97 10.34229/1028-0979-2023-3-5 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 3 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 32-46 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 32-46 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 32-46 2786-6505 2786-6491 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/97/190 Copyright (c) 2023 Mykola Kuznetsov, Igor Kuznetsov, Alla Shumska https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |