Принципы разработки систем массового обслуживания с ограниченной очередью на платформе .NET

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья является результатом тщательного исследования, направленного на изучение принципов создания, моделирования и практического использования систем массового обслуживания (СМО) с ограниченным размером очереди, основанных на технологической платформе .NET и реализованных с применением языка программирования C#. В ходе изложения материала особое внимание уделяется как одноканальным, так и многоканальным системам. Во вступительной части статьи рассмотрены фундаментальные концепции теории массового обслуживания. Обсуждаются основные характеристики систем, такие как системы с фиксированной длиной очереди, одноканальные и многоканальные системы с вероятностью отказа в обслуживании, системы с неограниченным и ограниченным временем ожидания, замкнутые системы, а также многоканальные системы, в которых имеется взаимодействие между каналами. Представлены подробные примеры программного кода на языке C#, иллюстрирующие структуры классов, применяемые для моделирования как одноканальных, так и многоканальных СМО. Рассматриваются конкретные сценарии использования представленных структур в рамках моделирования СМО. В статье освещается практическое применение систем массового обслуживания в решении реальных задач. На примерах из банковской сферы и управления трафиком в телекоммуникациях демонстрируется, как СМО могут способствовать оптимизации времени ожидания и эффективному управлению ресурсами. Предлагаются перспективы дальнейших исследований в области систем массового обслуживания. Учитывая важность СМО в различных отраслях, таких как банковское дело, телекоммуникации, логистика и многие другие, высокая актуальность темы обусловлена необходимостью поиска новых подходов и методов для повышения эффективности и оптимизации этих систем. В целом статья представляет собой ценный исследовательский материал для специалистов, занимающихся вопросами моделирования и практического применения систем массового обслуживания.

Об авторах

Полина Валерьевна Антонова

Казанский национальный исследовательский технический университет; Группа компаний "Эттон"

Email: valerevna.p@inbox.ru
старший преподаватель; кафедра интеллектуальных систем и управления информационными ресурсами;руководитель проектов Data Science;

Список литературы

  1. Harchol-Balter M. Performance modeling and design of computer systems: queueing theory in action / Cambridge University Press, 2013.
  2. Шевцов А. Н., Щитов А. Н., Конорева Н. А. Моделирование телекоммуникационных систем с помощью СМО // Математика и ее приложения в современной науке и практике, 2015. С. 128-132.
  3. Вишневский В. М., Дудин А. Н. Системы массового обслуживания с коррелированными входными потоками и их применение для моделирования телекоммуникационных сетей // Автоматика и телемеханика. 2017. № 8. С. 3-59.
  4. Gross D., Harris C. Fundamentals of Queueing Theory / Wiley-Interscience, 1998.
  5. Осипов Л. А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с ограниченной очередью // Наука и техника транспорта. 2010. № 4. С. 30-36.
  6. Фурина К. О., Осечкина Т. А. Математическая модель одноканальной системы массового обслуживания с ограниченной очередью // Наука и современность. 2014. № 2. С. 103-110.
  7. Гибадуллин Р.Ф. Потокобезопасные вызовы элементов управления в обогащенных клиентских приложениях // Программные системы и вычислительные методы. 2022. № 4. С. 1-19.
  8. Гибадуллин Р.Ф., Викторов И.В. Неоднозначность результатов при использовании методов класса Parallel в рамках исполняющей среды .NET Framework // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 2. С. 1-14.
  9. Albahari J. C# 10 in a Nutshell / O'Reilly Media, Inc., 2022.
  10. Викторов И.В., Гибадуллин Р.Ф. Разработка синтаксического дерева для автоматизированного транслятора последовательного программного кода в параллельный код для многоядерных процессоров // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 1. С. 13-25.
  11. Осипов Г. С. Исследование систем массового обслуживания с ожиданием в AnyLogic // Бюллетень науки и практики. 2016. № 10 (11). С. 139-151.
  12. Осипов Г. С. Системы массового обслуживания с ограниченной длительностью ожидания // Бюллетень науки и практики. 2016. № 12 (13). С. 28-36.
  13. Гибадуллин Р.Ф., Гашигуллин Д.А., Вершинин И.С. Разработка декоратора StegoStream для ассоциативной защиты байтового потока. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. 11(2). URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359.
  14. Гибадуллин Р.Ф., Вершинин И.С., Глебов Е.Е. Разработка приложения для ассоциативной защиты файлов // Инженерный вестник Дона. 2023. № 6. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2023/8462/.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».