Optymalizacja wybranych charakterystyk modelu kolejkowego przy użyciu metod dynamiki systemowej

• Autorzy: Rafał Marjasz

Warianty tytułu

Optimization of Selected Queueing Model Characteristics Using System Dynamics Method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych i optymalizacyjnych wykonanych na modelu kolejkowym typu MX/G/1/N z polityką wielokrotnych okresów przestoju (okresów bezczynności stanowiska obsługi). Model został wykonany w oprogramowaniu Vensim przy użyciu metody Dynamiki Systemowej, co pozwala na wspomaganie podejmowania decyzji w zakresie ustalenia optymalnej długości czasu trwania pojedynczego przestoju (co bezpośrednio wpływa na uzyskanie optymalnych charakterystyk całkowitego okresu bezczynności i zajętości stanowiska obsługi względem zadanej intensywności ruchu, np. strumienia pakietów). W tym celu wykorzystane zostały wbudowane w aplikację Vensim narzędzia do symulacji i kalibracji, a rezultaty badań zostały zaprezentowane w postaci wykresów prezentujących otrzymane charakterystyki. Na koniec przedstawiono możliwe zastosowania wraz z kwestiami otwartymi dla dalszej pracy badawczej. (abstrakt oryginalny)

EN

The article presents the results of simulation and optimization tests performed on a type MX/G/1/N-type queueing model with multiple vacation policy (periods of inactivity of the service station). The model was made in the Vensim software using the System Dynamics method, which allows to support decision making in determining optimal lengths of individual holiday duration in order to obtain selected optimal queuing characteristics in relation to a given traffic intensity (e.g. packet stream). For this purpose, the simulation and calibration tools built into the Vensim application were used, and the test results were presented in the form of graphs presenting the obtained characteristics. Finally, possible applications are presented along with open issues for further research work. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Dynamika systemowa; Symulacja; Optymalizacja; Komputerowe wspomaganie decyzji

EN

System dynamics; Simulation; Optimalization; Computer aided decision making

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Informatyka i Ekonometria
• Rocznik: 2019
• Tom: 15
• Numer: nr 390
• Strony: 34--43

Twórcy

autor

Rafał Marjasz

• Polska Akademia Nauk

Bibliografia

• Alouf S., Altman E., Azad A. (2008), M/G/1 Queue with Repeated Inhomogeneous Vacations Applied to IEEE 802.16e Power Saving, "Proceedings of ACM SIGMETRICS", "Performance Evaluation Review", Vol. 36, s. 451-452.
• Berg B.A. (2004), Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis (With Web-Based Fortran Code), World Scientific, Hackensack.
• Boxma O.J., Schlegel S., Yechiali Y. (2002), A Note on an M/G/1 Queue with a Waiting Server, Timer and Vacations, "American Mathematical Society Translations", Series 2, Vol. 207, s. 25-35.
• Kasperska E. (2005), Dynamika systemowa, symulacja i optymalizacja, Politechnika Śląska, Gliwice.
• Kempa W.M. (2016), Transient Workload Distribution in the M/G/1 Finite-Buffer Queue with Single and Multiple Vacations, "Annals of Operations Research", Vol. 239(2), s. 381-400.
• Kempa W., Marjasz R. (2018), Transient Queueing Delay in a Finite-Buffer Batch-Arrival Model with Constant Repeated Vacations [w:] P. Gaj, M. Sawicki, G. Suchacka, A. Kwiecień (eds.), Proceedings of 25th International Conference, CN 2018, 19-22 June, Gliwice, Springer International Publishing, Cham, s. 311-320.
• Łukaszewicz R. (1975), Dynamika systemów zarządzania, PWN, Warszawa.
• Mancuso V., Alouf S. (2012), Analysis of Power Saving with Continuous Connectivity, "Computer Networks", Vol. 10, s. 2481-2493.
• Powell M.J.D. (1964), An Efficient Method for Finding the Minimum of a Function of Several Variables without Calculating Derivatives, "The Computer Journal", Vol. 7, Iss. 2, s. 155-162.
• Seo J., Lee S., Park N., Lee H., Cho C. (2004), Performance Analysis of Sleep Mode Operation in IEEE 802.16e, Proceedings of the 60th Vehicular Technology Conference, VTC2004-Fall, Los Angeles, Vol. 2, s. 1169-1173.
• Trąbka J. (2013), Specific Analytical Perspectives in the Modelling of Workflow Systems [w:] M. Pańkowska, H. Sroka, S. Stanek (eds.), Cognition and Creativity Support Systems, University of Economics, Katowice, s. 133-147.
• Vensim User's Guide (2019), Ventana Systems, http://www.vensim.com/documentation (dostęp: 11.09.2019).