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dc.contributor.authorSilva, Edmundo Albuquerque de Souza e-
dc.date.accessioned2017-03-17T12:27:49Z-
dc.date.available2017-03-19T03:00:14Z-
dc.date.issued1988-04-30-
dc.identifier.citationSILVA,, E. A. S. Calculating joint queue length distributions in product form queueing networks. Rio de Janeiro: NCE, UFRJ, 1988. 26 p. (Relatório Técnico, 05/88)pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/1595-
dc.description.abstractWe develop a new computational algorithm called Distribution Analysis by Chain (DAC) which computes joint queue length distributions for product form queuening networks with single server fixed rate, infinite server and queue dependent service centers. Joint distributions are essential in problems such as the calculation of avaliability measures using queueing network models. The algorith is efficient since the cost to evaluate joint queue length probabilities is of the same order as the number of these probabilities. This contrasts with the cost of evaluating these probabilities using previous algorithms. The DAC algorithm also computes mean queue lengths and throughputs more efficiently than the recently proposed RECAL and MVAC algorithms. Furthermore, the algorithm is numerically stable and its recursion is surprisingly simple.en
dc.languageengpt_BR
dc.relation.ispartofRelatório Técnico NCEpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistemas de filaspt_BR
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.titleCalculating joint queue length distributions in product form queueing networksen
dc.typeRelatóriopt_BR
dc.description.resumoUm novo algoritmo computacional chamado "Análise de Distribuição por Cadeia" (DAC) é desenvolvimento. O algoritmo calcula distribuições conjuntas de tamanhos de filas para redes de filas com solução em forma de produto com centro de serviço do tipo servidor único com taxa fixa, servidores dependentes do tamanho da fila. Distribuições conjuntas são essenciais em problemas tais como cálculo de medidas de confiabilidade usando-se modelos de redes de filas. O algoritmos é eficiente, pois o custo para se avaliar probabilidades conjuntas de tamanho de fila é da mesma ordem que o número destas distribuições. Este fato contrasta com o custo de se avaliar estas probabilidades usando-se de outros algoritmos existentes na literatura. O algoritmo DAC também computa tamanho médio de filas e throughputs de uma maneira mais eficiente que oes algoritmos RECAL e MVAC, recentemente propostos. Além do mais, o algoritmo é numericamente estável e a sua forma é muito simples.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionaispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.citation.issue0588pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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