Comparison of two forms of erlangian distribution law in queuing theory

Abstract

EN: Context. For modeling various data transmission systems, queuing systems G/G/1 are in demand, this is especially important because there is no final solution for them in the general case. The problem of the derivation in closed form of the solution for the average waiting time in the queue for ordinary system with erlangian input distributions of the second order and for the same system with shifted to the right distributions is considered. Objective. Obtaining a solution for the main system characteristic – the average waiting time for queue requirements for three types of queuing systems of type G/G/1 with usual and shifted erlangian input distributions. Method. To solve this problem, we used the classical method of spectral decomposition of the solution of Lindley integral equation, which allows one to obtain a solution for average the waiting time for systems under consideration in a closed form. For the practical application of the results obtained, the well-known method of moments of the theory of probability was used. Results. For the first time, spectral expansions of the solution of the Lindley integral equation for systems with ordinary and shifted Erlang distributions are obtained, with the help of which the calculation formulas for the average waiting time in the queue for the above systems in closed form are derived. Conclusions. The difference between the usual and normalized distribution is that the normalized distribution has a mathematical expectation independent of the order of the distribution k, therefore, the normalized and normal Erlang distributions differ in numerical characteristics. The introduction of the time shift parameter in the laws of input flow distribution and service time for the systems under consideration turns them into systems with a delay with a shorter waiting time. This is because the time shift operation reduces the coefficient of variation in the intervals between the receipts of the requirements and their service time, and as is known from queuing theory, the average wait time of requirements is related to these coefficients of variation by a quadratic dependence. The system with usual erlangian input distributions of the second order is applicable only at a certain point value of the coefficients of variation of the intervals between the receipts of the requirements and their service time. The same system with shifted distributions allows us to operate with interval values of coefficients of variations, which expands the scope of these systems. This approach allows us to calculate the average delay for these systems in mathematical packages for a wide range of traffic parameters. UK: Актуальність. Для моделювання різних систем передачі даних затребувані системи масового обслуговування G/G/1, це особливо актуально в зв’язку з тим, що для них не існує рішення в кінцевому вигляді в загальному випадку. Розглянуто задачу виведення рішення для середньої затримки в черзі у замкнутій формі для двох систем зі звичайними і з зсунутими ерлангівськимі вхідними розподілами. Мета роботи. Отримання рішення для основної характеристики системи – середньої затримки вимог в черзі для двох систем масового обслуговування типу G/G/1 зі звичайними і з зсунутими ерлангівськими вхідними розподілами. Метод. Для вирішення поставленого завдання був використаний класичний метод спектрального розкладання розв’язку інтегрального рівняння Ліндлі. Цей метод дозволяє отримати рішення для середньої затримки для розглянутих систем у замкнутій формі. Для практичного застосування отриманих результатів використаний відомий метод моментів теорії ймовірностей. Результати. Вперше отримано спектральні розкладання розв’язку інтегрального рівняння Ліндлі для двох систем, за допомогою яких виведені розрахункові формули для середньої затримки в черзі в замкнутій формі. Висновки. Різниця між звичайним і нормованим розподілом полягає в тому, що у нормованого розподілу математичне сподівання не залежить від порядку розподілу k, отже, нормоване і звичайне розподілу Ерланга відрізняються числовими характеристиками. Введення параметра зсуву в часі в закони розподілу вхідного потоку і часу обслуговування для розглянутих систем, перетворює їх в системи запізненням з меншим часом очікування. Це пов’язано з тим, що операція зсуву в часі зменшує величину коефіцієнтів варіацій інтервалів між надходженнями вимог і їх часу обслуговування, а як відомо з теорії масового обслуговування, середній час очікування вимог пов’язано з цими коефіцієнтами варіацій квадратичною залежністю. Якщо система з ерлангівськими вхідними розподілами другого порядку працює тільки при одному точковому значенні коефіцієнтів варіацій інтервалів між надходженнями вимог і їх часу обслуговування, то ця ж система з зсунутими розподілами дозволяє оперувати з інтервальними значеннями коефіцієнтів варіацій, що розширює сферу застосування цих систем. Такий підхід дозволяє розрахувати середньої затримки для зазначених систем в математичних пакетах для широкого діапазону зміни параметрів трафіку. Крім середнього часу очікування, такий підхід дає можливість також визначити моменти вищих порядків часу очікування. З огляду на той факт, що варіація затримки пакетів (джиттер) в телекомунікації визначається як дисперсія затримки від його середнього значення, то джиттер можна буде визначити через дисперсію затримки.