导读:本文包含了串联排队网络论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网络,过程,系统,机器,策略,运筹学,队列。
串联排队网络论文文献综述
张于贤,李娜,王红[1]（2015）在《基于串联开排队网络的生产线瓶颈分析与优化》一文中研究指出以某公司游标卡尺尺框加工生产线为研究对象,通过排队性能指标的计算和分析,确定工序4为瓶颈工序。基于串联开排队网络理论的平均停留时间和平均在制品数量明显减少为目标,依据关键链的基本思想,调整工序4和工序6的机器数组合,通过对比效果分析表,确定工序4和6的机器优化组合数为(9,3),实现了全局最优,使资源得到优化配置。(本文来源于《系统科学学报》期刊2015年03期）
王松建,刘力维[2]（2013）在《带有启动的N级串联开排队网络系统模型》一文中研究指出主要研究了带有启动策略的多级串联开排队模型,其中采用递推方式给出了马尔科夫过程的转移矩阵,并利用矩阵分析法进行求解,得到了系统的稳态解及忙期长度、逗留时间和其它相关指标.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年22期）
吴迪[3]（2013）在《基于串联排队网络理论的异质业务端到端网络性能分析模型的研究》一文中研究指出随着移动通信技术的进步，通信网络得到了迅猛的发展。与此同时，人们对通信网络的要求也越来越高，更高的带宽需求、更广的网络覆盖以及更高的QoS要求等。无线接入技术层出不穷且各具优势，其中，LTE作为3G的长期演进技术，具有高速率、低传输时延、系统容量大和覆盖范围广等特点，即将得到大面积的商用。近十年来，在技术创新和应用需求的双重推动下，机器类通信（Machine to Machine，M2M）受到了广泛的关注。对M2M业务来说，移动通信网络是M2M的最佳承载网络，而LTE以其明显的优势，势必会成为M2M的最重要的承载网络之一。由于M2M业务流量特性迥异于现有的H2H业务（Human to Human），因而，当海量的M2M业务涌入现有以及未来的通信网络中时，势必会对网络造成一定的影响。通信网络的建模与性能分析是通信系统研究的重要理论支撑，也是通信领域的一个重要研究方向。现有研究大多是基于单排队系统进行的研究，但是由于通信网络架构越来越多元化，传统的单节点排队模型已不能很好地描述现有的复杂复合网络。随着用户与运营商对系统端到端性能的关注越来越多，在通信网络分析模型中，我们不只关心单节点的性能指标，端到端的性能分析也逐渐成为研究的热点问题。本文基于串联排队理论，以LTE作为无线承载网，研究包括现有H2H业务和M2M业务在内的异质业务背景下的通信网络端到端性能分析模型。从理论研究的角度给出可能影响网络服务质量的因素，以及特定网络场景下无线接入网络最优的服务速率与缓存的搭配，理论分析结果对实际网络中的资源分配方案和网络配置具有一定的指导意义。首先，我们在分析M2M流量特性的基础上，以OPNET仿真软件为工具，为不同的业务终端配置能够反映此种业务流量特性的合理参数，收集特定场景下的M2M业务流量统计特性，并依据离散LAMBDA算法将其拟合成我们所需要的MMBP源，为接下来的网络建模与性能分析打下基础。其次，我们简单建模了承载异质业务的LTE无线接入网的性能分析模型。根据业务特性将其大体分为叁类，即语音、视频和数据，由于M2M的数据业务具有频繁发包、每次发包数据量小且周期较固定的特性，与现有数据业务的流量特性不同，因此，我们用两个MMBP源来分别模拟H2H数据业务和M2M数据业务的到达过程。考虑到LTE系统会根据业务的优先级和不同的基本速率要求动态的分配网络资源，我们将其简单建模成多排队多服务器有限容量损失制的排队模型，且各服务器的服务速率不同。对语音和视频业务来说，分别建模成一个MMBP/Geo/1/K排队模型。对数据业务来说，建模成一个2-MMBP/Geo/1/K排队模型，2-MMBP是两个MMBP源的迭加，主要是为了表征流量特性不同的两种数据业务。在LTE系统的服务过程中，我们着重考虑了HARQ以及信道的影响，并将这些因素映射到排队模型中。通过求解离散时间Markov模型，得到系统的稳态概率，进而获得系统的性能指标。分别对各个子排队系统进行评价，得到信噪比、服务速率以及缓存容量等因素对系统性能的影响，并提出效能函数的概念，对网络性能做出综合评价。最后，基于串联排队理论，将通信网络的有线网络部分建模成多个节点串联的排队模型，模拟业务在有线网络中经过多个路由器服务转发的过程。模型中的每一个节点都代表一个路由器，因为到达一个路由器的业务可能来自多条路由，因而业务的到达过程是一个迭加源到达。在该模型的求解过程中，我们采用分解的方法，将串联排队模型分解成多个单队列串联的情况，然后针对单个节点的排队模型进行求解。对于中间节点来说，其到达过程是上一个节点的离去过程，因而在这一部分中，迭加源到达下的单节点的离去过程分析和参数拟合方案是我们研究的关键问题。通过求解该排队模型，得到我们所关心的性能指标，分析不同因素对有线通信网络性能的影响。结合第四章的内容，可以对异质业务到达下的通信网络端到端性能做出评价。(本文来源于《吉林大学》期刊2013-06-01）
迟学芬,赵莹莹[4]（2011）在《H2H、M2M混合业务串联排队网络模型》一文中研究指出基于串联排队网络理论,将同时承载M2M(Machine to machine)业务和H2H(Hu-man to human)业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2011年06期）
迟学芬,吴迪,赵莹莹[5]（2011）在《带有重试队列的异构业务串联排队网络模型》一文中研究指出基于串联排队网络理论,建立了端到端无线、有线级联通信网络串联排队分析模型.针对时延不敏感的海量机器对机器(M2M)小数据业务,提出无线链路上的重试排队分析模型,研究延时服务机制.用带有随机早期检测(RED)机制有限缓存的离散时间串联队列建模IP承载网络,模拟了多节点联合拥塞控制的通信场景.在概率生成函数域,推导了带有重试机制、具有异构业务到达排队系统的离去过程,并将其拟合为下一个节点的到达过程.研究结果表明,重试队列的引入,有效提高了无线链路的吞吐量,减小了阻塞率,提高了有线链路的到达率.给出了重试队列参数设置对无线链路性能的影响.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2011年06期）
迟学芬,赵莹莹[6]（2011）在《串联排队RED/ERED网络分析模型》一文中研究指出基于串联排队网络理论,建立了包括多个网络节点的串联排队RED和ERED分析模型。推导了具有指数分布分组丢失函数的RED算法(ERED)。在概率生成函数域,推导了节点的离去过程,并将其拟合为后续节点的到达过程,从而,刻画了多节点级联拥塞控制的通信场景。通过求解串联排队系统,得出串联排队RED、ERED以及DT 3种AQM机制的网络性能指标,分析了AQM参数设置对其性能的影响。针对不同突发度的业务源,给出每个节点和系统端到端性能指标。(本文来源于《通信学报》期刊2011年09期）
赵莹莹[7]（2011）在《基于串联排队网理论的通信网络建模与性能分析》一文中研究指出随着各种宽带无线接人技术和移动通信技术的蓬勃发展,多种各具优势的无线接入网络层出不穷,业内的专家学者大都认同无线接入网络的融合是网络下一步演进的方向,届时新兴的和现存的各种无线接入网络将覆盖所有地区,而且某些区域将由多种网络同时覆盖,构成一个无缝连接的以IP技术为核心的异构网络,实现网络的无所不在。物联网(IoT, Internet of things)自提出的十余年来受到了全世界的高度关注,特别是随着近两年对物联网的研究和部署的展开,服务的对象正逐渐从人扩展到物体上,可以预见在不久的将来任何物体甚至于非IT设备都可以接入到通信网络中实现M2M (Machine to Machine, Man to Machine, Machine to Mobile network)通信,构成服务的无所不在。因此我们说未来的通信网络将是网络与服务均无所不在的网络,必将为人们的生活带来翻天覆地的变化。网络的建模与性能分析是通信网络的研究、设计、部署的重要理论依据,是通信领域重要的研究方向之一。排队论作为一种基于随机过程理论发展起来的数学工具经常被用于系统建模和性能分析,然而传统的单节点的排队模型不适合建模多单元的复杂通信网络,而且通信网络的端到端性能指标也是网络运营商和用户最为关注的性能指标。为了从整体上建模通信网络并分析其性能,本文基于排队网理论建立了几个分析模型。首先本文建模并分析了承载M2M业务的通信网络。由于大多数M2M业务具有“频繁发送数据且每次发送数据量小”的特点,使得M2M终端需要频繁在激活态、非激活态之间转换,适合用IBP模型建模M2M业务。考虑到通信流程中的数据包转发过程,我们将承载M2M业务的网络建模为离散时间串联排队网络模型,由于海量的M2M终端极易造成网络拥塞,我们还在串联排队网络的每个节点加入了RED拥塞控制机制。本文采用了分析近似方法中的分解方法求解上述加入RED机制的离散时间串联排队网络模型,将串联排队网络分解为若干个独立的子网络,分析子网络的离去过程并利用参数拟合方案将离去过程拟合为另一个IBP模型,作为下一子网络的输入。依次分析各个子网络最终求解了带有RED机制的串联排队网络模型并分析了业务突发性和RED参数设置对网络性能的影响。其次考虑到未来的通信网络不但要承载海量的M2M业务,还将承载传统的H2H(Human to Human)业务,本文建模并分析了承载H2H业务的通信网络。为了既能描述H2H业务的突发性和相关性,又能得到可行的解析解,本文将H2H业务建模为MMBP-2模型,同样将承载H2H业务的通信网络建模为带有RED机制的离散时间串联排队网络。由于描述MMBP-2至少需要四个统计量,因此我们采用了一个更为复杂的离去过程分析方法和参数拟合方案将每个子网络的输出拟合为另一个的MMBP-2模型,求解了MMBP-2作为输入业务源的离散时间串联排队网络并分析了业务的相关性对性能指标的影响和RED机制的参数设置对网络端到端性能的影响。最后为了研究通信网络同时承载M2M业务和H2H业务的能力及两类业务之间的相互影响,本文还建模并分析了承载混合业务的通信网络。根据D-BMAP的迭加性质,可以将整个通信网络建模为输入为D-BMAP模型的聚合离散时间串联排队网络,应用分解方法中的离去过程分析得到四个统计量并经参数拟合方案将每个子网络的输出近似拟合为MMBP-2模型,依次分析各个串联的子网络,最终得到混合业务的聚合串联排队网络的各项性能指标。此外,本文还建立了混合业务串联排队网络的简化模型,将M2M业务对H2H业务的影响体现在服务器对H2H业务的有效服务速率的减小上,分析了不同的M2M业务强度对H2H业务和通信网络的各项性能指标的影响。(本文来源于《吉林大学》期刊2011-06-01）
王松建[8]（2008）在《N级串联开排队网络系统分析》一文中研究指出串联排队网络系统在实际生产生活中的应用是相当广泛的,而且近几年来串联排队模型得到了许多学者的研究,获得了不少成果。本文对此作了进一步的推广,在多级串联排队系统中分别加入了反馈和启动,使之更符合实际生产生活的需要。针对上述情况,本文主要研究了两个模型,第一个为具有反馈的多级串联休假排队模型,其中采用递推方式给出了马尔可夫过程的转移矩阵,并利用矩阵分析方法进行求解,得到了该系统的稳态解及其它相关指标。第二个模型是在多级串联排队系统的基础上引入了启动策略,也采用了递推的方式,给出了它的转移矩阵,并求出了它的稳态概率解,顾客的稳态逗留时间,忙期长度等。由于矩阵及其递推的运算在计算机上容易实现,因此本文的结论便于应用。(本文来源于《南京理工大学》期刊2008-06-01）
聂盼红,刘力维[9]（2007）在《串联开排队网络系统》一文中研究指出研究了服从负指数分布的N级串联开排队网络系统,采用递推的方式给出了高维马尔可夫过程的转移矩阵,并利用矩阵分析方法得到了系统达到稳态所应满足的充分必要条件。(本文来源于《河北理工大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
郭志芳[10]（2007）在《N级串联休假开排队网络系统分析》一文中研究指出本文研究了具有休假的多级串联排队模型，串联排队模型已经得到许多学者的研究，获得了不少成果，但对串联排队网络模型引入服务台休假机制进行综合排队分析，这在国内外公开发表的文献中还未成见到．针对上述情况，本文研究了有限容量的N级串联休假开排队网络系统，采用递推方式给出了马尔可夫过程的转移矩阵，并利用矩阵分析方法进行求解，得到了该系统的稳态解及其它相关指标。同时，借助计算机对稳态结果实现了仿真处理，得到了稳态指标的数值解，并以此对模型进行了分析．由于矩阵及其递推的运算在计算机上容易实现，因此本文的结论便于应用．(本文来源于《南京理工大学》期刊2007-06-01）
串联排队网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
主要研究了带有启动策略的多级串联开排队模型,其中采用递推方式给出了马尔科夫过程的转移矩阵,并利用矩阵分析法进行求解,得到了系统的稳态解及忙期长度、逗留时间和其它相关指标.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
串联排队网络论文参考文献
[1].张于贤,李娜,王红.基于串联开排队网络的生产线瓶颈分析与优化[J].系统科学学报.2015
[2].王松建,刘力维.带有启动的N级串联开排队网络系统模型[J].数学的实践与认识.2013
[3].吴迪.基于串联排队网络理论的异质业务端到端网络性能分析模型的研究[D].吉林大学.2013
[4].迟学芬,赵莹莹.H2H、M2M混合业务串联排队网络模型[J].吉林大学学报(工学版).2011
[5].迟学芬,吴迪,赵莹莹.带有重试队列的异构业务串联排队网络模型[J].北京邮电大学学报.2011
[6].迟学芬,赵莹莹.串联排队RED/ERED网络分析模型[J].通信学报.2011
[7].赵莹莹.基于串联排队网理论的通信网络建模与性能分析[D].吉林大学.2011
[8].王松建.N级串联开排队网络系统分析[D].南京理工大学.2008
[9].聂盼红,刘力维.串联开排队网络系统[J].河北理工大学学报(自然科学版).2007
[10].郭志芳.N级串联休假开排队网络系统分析[D].南京理工大学.2007
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