Статья посвящена исследованию одноканальной системы массового обслуживания. На вход системы подаются два стационарных пуассоновских потока заявок. Первый из них обладает абсолютным приоритетом по отношению ко второму. Емкость системы ограничена k заявками. В системе присутствует вероятностный выталкивающий механизм: если подошедшая высокоприоритетная заявка застает все места в накопителе занятыми, то она с заданной вероятностью выталкивания a может вытеснить из накопителя одну низкоприоритетную заявку, если таковые в нем имеются. Все заявки обслуживаются по одному и тому же показательному закону. Заявки, не сумевшие попасть в систему из-за ограниченности объема накопителя, а также вытесненные из накопителя при срабатывании выталкивающего механизма, не теряются сразу безвозвратно, а направляются в особую часть системы, называемую орбитой и предназначенную для сохранения повторных заявок. На орбите формируются две отдельные неограниченные очереди, состоящие, соответственно, из низкоприоритетных и высокоприоритетных повторных заявок. При отсутствии свободного места в накопителе вновь подошедшие заявки с заданной вероятностью настойчивости q присоединяются к соответствующей орбитальной очереди. Время пребывания повторных заявок на орбите распределено по показательному закону, параметр этого закона различается для разных типов требований. После ожидания на орбите вторичные заявки вновь направляются в систему. Вероятностные характеристики описанной системы рассчитываются методом производящих функций, ранее предложенным авторами для расчета аналогичных систем без повторных требований. Детально исследуется зависимость вероятностей потери обоих типов заявок от параметров системы, прежде всего от вероятности выталкивания a , емкости системы k и вероятности повторного обращения (вероятности настойчивости) q . Показано, что ранее выявленные в аналогичных задачах без повторных обращений эффект запирания системы и эффект линейности закона потерь сохраняют свою силу и при наличии вторичных заявок. Теоретические результаты подкрепляются численными расчетами. Построены области запирания системы и области действия линейного закона потерь. Исследуется влияние вероятности повторного обращения q на форму этих областей, а также на кривые зависимости вероятностей потери обоих типов заявок от вероятности выталкивания a .
Для систем облачных вычислений с веб-интерфейсом предлагается ряд вероятностных моделей. При этом рассматриваются модели Java-приложений с веб-интерфейсом, построенных на основе сервлетов и фильтров. Эти модели основаны на теории массового обслуживания и расширяют ее приложения путем изучения многоканальных систем с «разогревом», «охлаждением» и аппроксимирующими распределениями фазового типа для Марковских и немарковских процессов. Приводятся примеры диаграмм и матриц переходов между микросостояниями систем массового обслуживания, являющихся моделями приложений с веб-интерфейсом, а также разрабатывается схема для вычисления стационарного распределения числа заявок в системе, времени ожидания в очереди и пребывания в системе. В статье обсуждаются результаты численных расчетов, полученные с помощью предлагаемого подхода и их применение для оценки оперативности функционирования облачных систем с приложениями на основе сервлетов и фильтров.
Предлагается использование нейросетевой аппроксимации для расчета вероятностно-временных характеристик многоканальных систем массового обслуживания (СМО) и неограниченной емкостью очереди. Приводятся результаты численных экспериментов, показывающие, что по сравнению с численными итерационными алгоритмами достигается существенное снижение трудоемкости вычислений вероятностно-временных характеристик многоканальных СМО с «разогревом» при незначительной погрешности расчета характеристик. Обоснованы целесообразность применения метода Байесовской регуляризации для обучения нейросети и наилучшее число нейронов
Статья посвящена использованию современных компьютерных речевых технологий в системах массового обслуживания населения. Рассматриваются проблемы разработки эффективного и удобного речевого интерфейса, методы обнаружения и коррекции ошибок распознавания, модели для сравнительного анализа сценариев речевого диалога, математические модели для вычисления характеристик обслуживания заявок и оптимизации функционирования контакт центров с сервисами самообслуживания на базе распознавания речи.
1 - 4 из 4 результатов