Asymptotic diffusion analysis of the retrial queuing system with feedback and batch Poisson arrival

Bibliografiske detaljer
Parent link:Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science.— .— Moscow: RUDN Publishing House
Vol. 31, N. 3..— 2023.— P. 205-217
Hovedforfatter: Nazarov A. A. Anatoly Andreevich
Institution som forfatter: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (570)
Andre forfattere: Rozhkova S. V. Svetlana Vladimirovna, Titarenko E. Yu. Ekaterina Yurievna
Summary:Заглавие с экрана
The mathematical model of the retrial queuing system M[n]/M/1 with feedback and batch Poisson arrival is constructed. Customers arrive in groups. If the server is free, one of the arriving customers starts his service, the rest join the orbit. The retrial and service times are exponentially distributed. The customer whose service is completed leaves the system, or reservice, or goes to the orbit. The method of asymptotic diffusion analysis is proposed for finding the probability distribution of the number of customers in orbit. The asymptotic condition is growing average waiting time in orbit. The accuracy of the diffusion approximation is obtained
В работе исследована M[n]/M/1 RQ-система с неординарным пуассоновским входящим потоком. Заявки на вход системы поступают группами. В каждый момент времени обслуживается не более одной заявки, остальные попадают на орбиту. Заявка, обслуживание которой завершено, либо покидает систему, либо повторно поступает на обслуживание, либо переходит на орбиту. Методом асимптотически диффузионного анализа при асимптотическом условии растущего среднего времени ожидания на орбите построена аппроксимация распределения вероятностей числа заявок на орбите. Показано, что точность диффузионной аппроксимации превышает точность гауссовской аппроксимации
Текстовый файл
Sprog:engelsk
Udgivet: 2023
Fag:
Online adgang:https://doi.org/10.22363/2658-4670-2023-31-3-205-217
Format: Electronisk Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=677976

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 677976
005 20241227111733.0
090 |a 677976 
100 |a 20241227d2023 k||y0rusy50 ba 
101 0 |a eng  |c rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i   |b  e  
182 0 |a b 
183 0 |a cr  |2 RDAcarrier 
200 1 |a Asymptotic diffusion analysis of the retrial queuing system with feedback and batch Poisson arrival  |d Асимптотически диффузионный анализ RQ-системы с обратными связями и неординарным входящим потоком  |z rus  |f Nazarov A. A., Rozhkova S. V., Titarenko E. Y. 
203 |a Текст  |b визуальный  |c электронный 
283 |a online_resource  |2 RDAcarrier 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a References: 7 tit 
330 |a The mathematical model of the retrial queuing system M[n]/M/1 with feedback and batch Poisson arrival is constructed. Customers arrive in groups. If the server is free, one of the arriving customers starts his service, the rest join the orbit. The retrial and service times are exponentially distributed. The customer whose service is completed leaves the system, or reservice, or goes to the orbit. The method of asymptotic diffusion analysis is proposed for finding the probability distribution of the number of customers in orbit. The asymptotic condition is growing average waiting time in orbit. The accuracy of the diffusion approximation is obtained 
330 |a В работе исследована M[n]/M/1 RQ-система с неординарным пуассоновским входящим потоком. Заявки на вход системы поступают группами. В каждый момент времени обслуживается не более одной заявки, остальные попадают на орбиту. Заявка, обслуживание которой завершено, либо покидает систему, либо повторно поступает на обслуживание, либо переходит на орбиту. Методом асимптотически диффузионного анализа при асимптотическом условии растущего среднего времени ожидания на орбите построена аппроксимация распределения вероятностей числа заявок на орбите. Показано, что точность диффузионной аппроксимации превышает точность гауссовской аппроксимации 
336 |a Текстовый файл 
461 1 |t Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science  |c Moscow  |n RUDN Publishing House 
463 1 |t Vol. 31, N. 3.  |v P. 205-217  |d 2023 
610 1 |a retrial queuing system 
610 1 |a batch arrival 
610 1 |a feedback 
610 1 |a asymptotic diffusion analysis 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
700 1 |a Nazarov  |b A. A.  |g Anatoly Andreevich 
701 1 |a Rozhkova  |b S. V.  |c mathematician  |c Professor of Tomsk Polytechnic University, Doctor of Physical and Mathematical Sciences  |f 1971-  |g Svetlana Vladimirovna  |9 17679 
701 1 |a Titarenko  |b E. Yu.  |c mathematician  |c senior lecturer of Tomsk Polytechnic University  |f 1975-  |g Ekaterina Yurievna  |9 18017 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |c (2009- )  |9 26305  |4 570 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20241227 
850 |a 63413507 
856 4 |u https://doi.org/10.22363/2658-4670-2023-31-3-205-217  |z https://doi.org/10.22363/2658-4670-2023-31-3-205-217 
942 |c CF