<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Infokommunikacionnye tehnologii</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Infokommunikacionnye tehnologii</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Инфокоммуникационные технологии</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">2073-3909</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">56540</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.18469/ikt.2020.18.1.05</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Research of Two Queuing Systems M/E2/1 with Ordinary and Shifted Input Distributions</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Исследование систем массового обслуживания M/E2/1 с обычными и сдвинутыми входными распределениями</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Tarasov</surname><given-names>V. N</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Тарасов</surname><given-names>В. Н</given-names></name></name-alternatives><email>tarasov-vn@psuti.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Bakhareva</surname><given-names>N. F</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Бахарева</surname><given-names>Н. Ф</given-names></name></name-alternatives><email>nadin1956_04@inbox.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Akhmetshina</surname><given-names>E. G</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Ахметшина</surname><given-names>Э. Г</given-names></name></name-alternatives><email>elyamalusha@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2020-03-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>03</month><year>2020</year></pub-date><volume>18</volume><issue>1</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 18, NO1 (2020)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 18, №1 (2020)</issue-title><fpage>33</fpage><lpage>39</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2020-12-21"><day>21</day><month>12</month><year>2020</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2020, Tarasov V.N., Bakhareva N.F., Akhmetshina E.G.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2020, Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Ахметшина Э.Г.</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Tarasov V.N., Bakhareva N.F., Akhmetshina E.G.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Ахметшина Э.Г.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/2073-3909/article/view/56540">https://journals.eco-vector.com/2073-3909/article/view/56540</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Teletraffic theory often uses queuing systems like M/G/1 and G/G/1. Studies of the latter are still relevant due to the fact that it is impossible to obtain solutions for the average waiting time in the queue in the final form in the general case. This article presents the results for two queuing systems: for a regular M/E2/1 system with exponential and Erlangian distributions, as well as this system with distributions shifted to the right from the zero point. The operation of shifting the laws of distributions in this case transforms the M/G/1 system into a G/G/1 type system due to a decrease in the coefficient of variation of the intervals of the input flow into the system. As it turned out, for the distribution laws under consideration, the spectral decomposition method used for solving the Lindley integral equation for G/G/1 systems allows us to obtain a solution for the average waiting time in the final form. It is shown that in such a system with a delay in time, the average waiting time for requests in the queue can be many times shorter than in a similar conventional system. This follows from the fact that the time-shift operation of the distribution laws reduces the coefficient of variation of the intervals between arrivals and service time. At the same time, it is known that the average waiting time for requirements in the queue for the system depends directly on the squares of these variation coefficients. The M/E2/1 system is applicable only when the coefficient of variation of the intervals of arrival equal to 1 and the coefficient of variation of the service time is equal to 1/ 2, and the system with delay is applicable when the coefficients of variation of the intervals of arrival in the range (0, 1) and the coefficients of variation of the time of service from the interval (0, 1/ 2), which dramatically expands the scope of these systems. To derive solutions by the average waiting time in the queue, the spectral decomposition method of solving the Lindley integral equation, known in queuing theory, was used.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В статье представлены результаты по двум системам массового обслуживания: для обычной системы M/E2/1 с экспоненциальным и эрланговским распределениями, а также этой системы cо сдвинутыми вправо от нулевой точки распределениями. Операция сдвига законов распределений в данном случае трансформирует систему M/G/1 в систему типа G/G/1 вследствие уменьшения коэффициента вариации интервалов входного потока в систему. Как оказалось, для рассматриваемых законов распределений используемый метод спектрального разложения решения интегрального уравнения Линдли для систем G/G/1 позволяет получить решение для среднего времени ожидания в конечном виде. Показано, что в такой системе с запаздыванием во времени среднее время ожидания требований в очереди может быть во много раз меньше, чем в аналогичной обычной системе. Это следует из того, что операция сдвига во времени законов распределений уменьшает величину коэффициентов вариаций интервалов между поступлениями и времени обслуживания. В то же время известно, что среднее время ожидания требований в очереди к системе зависит прямо пропорционально от квадратов этих коэффициентов вариаций. Cистема M/E2/1 применима только при коэффициенте вариации интервалов поступления, равном единице и, коэффициенте вариации времени обслуживания, равном 1/ 2, а система с запаздыванием применима при коэффициентах вариаций интервалов поступления в диапазоне (0, 1) и коэффициентах вариаций времени обслуживания из интервала (0, 1/ 2), что резко расширяет область применения этих систем. Для вывода решений по среднему времени ожидания в очереди использован метод спектрального разложения.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>the average waiting time</kwd><kwd>the method of spectral decomposition</kwd><kwd>Lindley integral equation</kwd><kwd>Laplace transform</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>системы массового обслуживания M/E2/1</kwd><kwd>М-/E2-/1</kwd><kwd>среднее время ожидания в очереди</kwd><kwd>метод спектрального разложения</kwd><kwd>интегральное уравнение Линдли</kwd><kwd>преобразование Лапласа</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н., Бахарева Н.Ф., Блатов И.А. Анализ и расчет системы массового обслуживания с запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 2015. No 11. С. 51-59. DOI: 10.1134/S0005117915110041</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н. Расширение класса систем массового обслуживания с запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 2018. No 12. С. 57-70. DOI: 10.1134/S0005117918120056.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / пер. с англ. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Brannstrom N. A Queueing Theory analysis of wireless radio systems. Appllied to HS-DSCH. Lulea University of Technology, 2004. 79 p.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>RFC 3393 IP Packet Delay Variation Metric for IP Performance Metrics (IPPM). URL: https://tools.ietf.org/html/rfc3393 (дата обращения: 26.02.2016).</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н., Бахаpева Н.Ф., Липилина Л.В. Математическая модель телетрафика на основе системы G/M/1 и результаты вычислительных экспериментов // Информационные технологии. 2016. Т. 22. No 2. С. 121-126.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Алиев Т.И. Аппроксимация вероятностных распределений в моделях массового обслуживания // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. No 2 (84). С. 88-93.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Myskja A. An improved heuristic approximation for the GI/GI/1 queue with bursty arrivals // Teletraffic and datatraffic in a Period of Change, ITC-13. 1991. P. 683-688.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Whitt W. Approximating a point process by a renewal process: two basic methods // Operation Research. 1982. Vol. 30. No 1. P. 125-147.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Legros B. M/G/1 queue with event-dependent arrival rates // Queueing Systems. 2018. Vol. 89. No 3. P. 269-301.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н., Карташевский И.В. Способы аппроксимации входных распределений для системы G/G/1 и анализ полученных результатов // Системы управления и информационные технологии. 2015. No 3. С. 182-185.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н., Горелов Г.А., Ушаков Ю.А. Восстановление моментных характеристик распределения интервалов между пакетами входящего трафика // Инфокоммуникационные технологии. 2014. Т. 12. No 2. С. 40-44.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н., Малахов С.В., Карташевский И.В. Теоретическое и экспериментальное - исследование задержки в программно-конфигурируемых сетях // Инфокоммуникационные технологии. 2015. Т. 13. No 4. С. 409-413.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Тарасов В.Н. Вероятностное компьютерное моделирование сложных систем. Самара: СНЦ РАН, 2002. 194 с.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
