Vi presenterar den första nästan exakta analysen av en M/PH/k kö med m > 2 förebyggande återupptagande prioritetsklasser. Vår analys introducerar en ny teknik, som vi kallar Recursive Dimensionality Reduction (RDR). Nyckelidén i RDR är att den m-dimensionellt oändliga Markov-kedjan, som representerar M-klassens tillståndsrymd, rekursivt reduceras till en 1-dimensionellt oändlig Markov-kedja, som enkelt och snabbt löses. RDR innebär ingen trunkering och resulterar endast i liten inkorrekthet jämfört med simulering, för ett brett utbud av belastningar och variabilitet i arbetsstorleksfördelningen. Våra analytiska metoder används sedan för att ta fram insikter om hur flerserversystem med prioritering jämför med sina motsvarigheter till en enda server med avseende på svarstid. Multi-server system jämförs också med en enda server system med avseende på effekten av olika prioriteringssystem - "smart" prioritering (ge prioritet till de mindre jobben) kontra "dum" prioritering (ge prioritet till de större jobben). Vi studerar också effekten av att approximera m klass prestanda genom att kollapsa m klasser i bara två klasser. Nyckelord: M/GI/k, M/PH/k, multi-server kö, prioritetskön, matrisanalytiska metoder, hektiska perioder, flerklass kö, förebyggande prioritet.
Harchol-Balter m.fl. REF analyserade flerserversystem med prioritering och jämförde de resulterande svarstiderna med sina motsvarigheter till en enda server.
Multi-Server Queueing Systems With Multiple Priority Classes
{'venue': None, 'journal': 'Queueing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}