基于排队论的数据通信网络性能优化
基于数学排队论模型的通信网应用分析
Telecom Power Technology
设计应用
基于数学排队论模型的通信网应用分析
黄 琳
（湖北工业职业技术学院，湖北十堰
数学排队论属于运筹学的分支，为研究系统的随机聚散现象提供了理论方法。
因此，分析了数学排队论模型在通信网中的应用，介绍了数学排队论模型的构建，并探讨了通信网信息交换机制。
通过研究数学排队论模型在通信网中的具体应用策略，以优化通信网信息交换机制，提高服务质量。
Application Analysis of Communication Network based on Mathematical queuing
Theory Model
HUANG Lin
Hubei Industrial Polytechnic，Shiyan 442012
The theory of mathematical queuing belongs to the branch of operational research
for the study of stochastic divergence of systems. Therefore，the application of mathematical queuing theory model in communication the construction of mathematical queuing theory model is introduced。
网络速率控制技术中的排队策略优化方法(八)
网络速率控制技术中的排队策略优化方法随着互联网的飞速发展，人们对网络速度的要求也越来越高。
然而，网络速度的快慢往往受到许多因素的制约，其中一个重要的因素就是网络中的排队策略。
在网络传输数据时，数据包需要经过路由器进行排队，然后按照一定的策略被发送出去。
不同的排队策略会对网络的性能产生不同的影响，因此优化排队策略对于提高网络速率至关重要。
一、先进先出（FIFO）策略先进先出是一种常见的排队策略，即先到的数据包先被发送。
这种策略简单直观，易于实现，然而，实践中它并不总是能够保证网络的高性能。
由于网络中的各个数据包的大小和处理时间不同，FIFO策略可能导致数据包在排队时长时间等待，造成网络拥塞，降低网络速率。
二、最小优先权（SP）策略为了解决FIFO策略带来的问题，人们提出了最小优先权策略。
SP 策略会根据一定的优先级进行排队，优先级高的数据包会被尽快发送，从而减少数据包的等待时间。
这种排队策略适用于在一些对于实时性要求较高的应用中，比如网络电话、实时视频传输等。
然而，SP策略对于一般的数据传输却不够灵活，无法根据网络拥塞的程度来进行调整。
三、公平排队（FQ）策略公平排队是一种常见的排队策略，它可以在一定程度上解决网络拥塞的问题。
在公平排队中，每个数据包都有相同的机会被发送，避免了某些数据包一直被忽视的问题。
然而，公平排队也存在一些问题，比如对于不同优先级的数据包没有明确的处理方式，容易导致低优先级的数据包被长时间拖延。
四、加权公平排队（WFQ）策略为了解决公平排队策略中的问题，人们提出了加权公平排队策略。
在WFQ策略中，每个数据包的优先级是由其权重来决定的，权重高的数据包会被更快地发送。
这种策略兼顾了数据包的优先级和公平性，能够在一定程度上优化网络的传输速率。
然而，WFQ策略的实现较为复杂，需要准确地估计每个数据包的权重，因此在实际应用中会面临一些挑战。
综上所述，排队策略对于网络速率的控制起着重要的作用。
基于排队论的电信信号优化策略研究
基于排队论的电信信号优化策略研究第一章：引言1.1 研究背景随着互联网的迅速发展，人们对于通信网络的需求日益增长。
然而，电信信号的优化一直是一个重要的挑战。
传统的优化方法处理数据包的传输，但对于电信信号，传统方法并不适用。
因此，本研究旨在基于排队论研究电信信号的优化策略。
1.2 研究目的本研究的目的是通过排队论的方法，设计一种有效的电信信号优化策略，以提高通信网络的性能和用户体验。
通过对排队模型的分析和建模，可以确定最佳的调度算法和资源分配策略，从而优化电信信号的传输效率。
第二章：排队论基础知识2.1 排队论概述排队论是一种研究排队现象和排队系统的数学理论。
它通过建立数学模型来描述和分析排队系统中的各种性能指标，如平均等待时间，系统容量和服务质量等。
2.2 排队模型在电信信号优化中，常见的排队模型包括M/M/1模型、M/M/m模型和Multiclass排队模型等。
这些模型可以有效地描述电信信号在系统中的传输和处理过程，从而为优化策略的设计提供基础。
第三章：电信信号优化策略3.1 数据传输策略针对电信信号的特点，本研究将设计一种基于排队论的数据传输策略。
该策略将考虑传输任务的优先级、数据包大小和网络拥塞情况，以提高数据传输的效率和稳定性。
3.2 调度算法调度算法是电信信号优化的重要组成部分。
本研究将探讨各种调度算法的优缺点，并根据排队模型的特点选择最适合的调度算法。
常见的调度算法包括最短作业优先算法、最早截止时间优先算法和最小剩余时间优先算法等。
3.3 资源分配策略资源分配是电信信号优化的关键环节。
本研究将通过排队模型的分析，确定最佳的资源分配策略。
该策略将考虑到用户需求的不同和资源利用率的最大化，以提供更好的服务质量和用户体验。
第四章：实验设计与结果分析4.1 实验设计为验证优化策略的有效性，本研究将设计一系列实验来评估不同策略在电信信号优化中的性能。
实验将基于真实的通信网络数据，采用随机抽样的方法进行数据分析和模拟。
网络通信的排队等待理论
网络通信的排队等待理论在我们日常生活中，网络通信已经成为了必不可少的一部分。
不论是浏览网页、发送电子邮件，还是在线聊天和视频通话，我们都需要依赖网络进行信息传递。
然而，网络通信也面临着一个普遍存在的问题，那就是排队等待。
在网络通信中，当大量的用户同时发送数据包时，就会出现数据传输的排队等待现象。
这导致了网络的拥塞，降低了数据传输的效率。
为了解决这个问题，学者们发展了一些排队等待理论模型，这些模型可以帮助我们理解和优化网络通信的性能。
一、排队论的基本概念排队论是研究排队系统的数学理论。
在网络通信中，数据包的传输可以看作是一个排队系统，而排队论提供了分析和优化这个系统的方法。
排队论中的基本概念包括以下几个要素：顾客、服务设备和排队规则。
顾客代表数据包或请求，服务设备代表网络传输的资源，排队规则则决定了数据包的排队顺序和等待时间。
二、排队论的主要模型1. M/M/1模型M/M/1模型是排队论中最为经典的模型之一，它假设到达时间和服务时间都符合泊松分布，且只有一个服务设备。
在M/M/1模型中，我们可以通过计算顾客的平均等待时间和平均逗留时间来评估排队系统的性能。
这对于网络通信来说非常重要，因为我们可以根据这些指标来判断网络的拥塞程度，从而采取相应的优化策略。
2. M/M/c模型M/M/c模型是在M/M/1模型基础上进行扩展得到的，它允许有多个服务设备同时提供服务。
在M/M/c模型中，我们可以计算出系统中平均的顾客数和顾客的平均等待时间。
这些指标可以帮助我们评估多设备网络通信系统的性能，并进行资源的合理分配和负载均衡。
三、排队论在网络通信中的应用排队论的研究成果在网络通信中有着广泛的应用。
以下是一些例子：1. 流量调度通过排队论模型，可以确定不同流量的优先级和调度方式，从而合理分配网络资源，提高数据传输的效率和服务质量。
2. 延迟优化排队论提供了衡量网络延迟的指标，可以帮助我们优化网络的传输延迟，提升用户体验。
基于随机几何与排队论的无线网络性能研究
基于随机几何与排队论的无线网络性能研究基于随机几何与排队论的无线网络性能研究随着无线网络的飞速发展，人们对网络性能的要求也越来越高。
为了提高网络的性能，研究人员们开始利用随机几何和排队论等理论进行无线网络性能研究，这些研究对于无线网络的优化与改进具有重要意义。
随机几何是研究空间中随机分布的点与物体之间关系的数学学科，对于无线网络而言，可以利用随机几何来建模网络中用户的空间分布。
无线网络中的用户可以看作是在空间中的随机分布的点，而基站则可以看作是放置在空间上的固定点。
研究人员通过利用随机几何理论，可以对无线网络中用户之间的距离、用户到基站的距离等进行建模，从而对网络性能进行分析与优化。
排队论是研究顾客到达和服务之间的关系的数学学科，对于无线网络而言，可以利用排队论来研究网络中用户的排队现象。
在无线网络中，用户需要不断地向基站发送数据请求，而基站需要对这些请求进行处理。
如果基站处理速度跟不上用户的数据请求速度，就会出现排队现象，用户需要等待其他用户的数据请求处理完毕才能得到回应。
利用排队论，研究人员可以对无线网络中用户的排队时间、排队长度等进行建模，从而对网络性能进行分析与优化。
通过结合随机几何和排队论等理论，可以对无线网络的性能进行研究和优化。
具体研究内容可围绕以下几个方面展开：首先，可以基于随机几何理论进行网络拓扑建模。
通过建立网络中用户与基站之间的空间距离模型，可以分析和优化用户之间的信号干扰，提高网络的容量和覆盖范围。
其次，可以基于排队论进行网络流量建模。
通过分析用户的数据请求和基站的处理速度，可以建立网络中的排队模型，从而分析和优化网络的延迟和吞吐量，提高网络的性能。
此外，还可以利用随机几何和排队论等理论进行无线资源的优化分配。
通过研究用户在网络中的分布情况和数据请求情况，可以合理地分配无线资源，提高网络的利用率和性能。
最后，可以通过仿真实验验证理论模型的正确性和有效性。
利用计算机仿真技术，可以模拟真实的无线网络环境，并进行各种性能测试和优化实验，以验证随机几何和排队论等理论的可行性和实用性。
7 排队论 通信业务分析和优化
N
λ
N
t ) N λ∆
− λt
令 N →∞
a (t ) = λ e
T 内有 k 个顾客到达的概率
( λT ) P (T ) =
k k
k!
e − λT
把 T 分成 N 等分，每分为 ∆＝T
/N
N k N −k Pk (T ) = ( λ∆ ) (1 − λ∆ ) k
t
t + ∆t
时间
PK (t )λ∆t ⋅ µ∆t + PK (t )(1 − λ∆t ) ⋅ (1 − µ∆t )
M/M/1排队系统概率状态转移图
λ
0 1
λ
…
λ
k-1
λ
k
λ
k+1
λ
…
µ
µ
µ
µ
µ
µ
M/M/1排队系统差微分方程
dPk (t ) = λ Pk −1 (t ) + µ Pk +1 (t ) − (λ + µ ) Pk (t ) dt
0 < K < m λ Pk −1 + ( K + 1) µ Pk +1 − (λ + K µ ) Pk = 0 m ≤ K < n λ Pk −1 + mµ Pk +1 − (λ + mµ ) Pk = 0 K =n λ Pn −1 − mµ Pn = 0 K =0
µ P − λ P0 = 0 1
分散和大群化设计
a=1
m=3 1 m=3 1 a = 10 1
a=1
m = 13
基于排队论的通信网络QoS研究
基于排队论的通信网络QoS研究在通信网络中，服务质量（QoS）是衡量网络性能的重要指标，而排队论是研究系统性能的重要工具。
因此，将排队论应用于通信网络的QoS研究具有重要意义。
排队论是一种数学理论，主要研究系统中的排队现象。
在通信网络中，排队现象无处不在，如数据包的传输、处理和调度等。
排队论通过研究队列的到达、服务、离去等过程，对系统的性能进行评估和优化。
通信网络中的QoS问题主要包括时延、丢包、抖动等。
这些问题的产生与网络拥堵、传输协议、数据包调度策略等因素有关。
通过应用排队论，可以对这些因素进行分析和优化，提高通信网络的服务质量。
在通信网络中，队列管理是优化QoS的关键。
队列管理包括队列调度和队列缓冲管理。
通过合理的队列调度策略（如轮询、最短作业优先等），可以降低队列的平均等待时间和丢包率。
同时，队列缓冲管理可以通过控制队列的长度和缓存策略，避免网络拥堵和丢包等问题。
流量控制是解决网络拥堵的有效方法。
通过控制数据的发送速率和流量，可以避免网络过载和队列溢出。
常见的流量控制策略包括基于门限的滑动窗口协议、基于速率的TCP拥塞控制算法等。
数据包调度是通信网络中的重要环节。
在多用户环境和多链路环境下，如何合理地调度数据包，降低时延和丢包率，提高QoS是亟待解决的问题。
近年来，许多研究者提出了基于排队论的数据包调度算法，如最大权闭合子图算法、基于贪心算法的数据包调度策略等。
这些算法通过优化数据包的调度顺序和调度策略，提高了网络的QoS。
动态路由选择算法可以根据实时网络状况和QoS要求，选择最佳路径进行数据传输。
与传统的静态路由选择算法相比，动态路由选择算法可以更好地满足QoS要求，提高网络性能。
在排队论框架下，可以考虑使用马尔可夫决策过程（MDP）或强化学习等算法，实现动态路由选择，以达到优化QoS的目的。
排队论为通信网络的QoS研究提供了有力的理论工具。
通过对队列管理、流量控制、数据包调度和动态路由选择等方面的研究，可以进一步提高网络的QoS，改善用户体验。
网络速率控制技术中的排队策略优化方法(十)
网络速率控制技术中的排队策略优化方法随着互联网的快速发展，网络通信扮演着人们日常生活中不可或缺的角色。
然而，在网络中传输数据的过程中，由于网络带宽有限和网络拥堵等原因，常常会导致网络速度的下降和延迟。
为了解决这一问题，研究者们提出了各种网络速率控制技术，其中排队策略优化方法扮演着关键角色。
一、排队策略的重要性在网络传输中，数据包可能会在传输的过程中积压在网络节点中，等待进一步的处理。
这时，排队策略的优化就显得非常重要。
合理的排队策略可以避免网络拥堵，提高网络吞吐量，并降低延迟。
二、基本的排队策略最基本的排队策略为先进先出（FIFO）策略。
这种策略是按照数据包进入队列的顺序进行处理，可以确保数据包的公平性。
然而，在高负载情况下，FIFO策略存在明显的缺点，一旦网络中出现拥堵，数据包的延迟会急剧增加。
三、优化方法一：加权公平队列（WFQ）为了提高网络的公平性和吞吐量，人们提出了加权公平队列（WFQ）策略。
在WFQ策略中，每个数据包都会被分配一个权重值，高权重的数据包会被优先发送。
这样可以避免某些数据流占用过多的带宽资源，提高了网络的公平性和性能。
四、优化方法二：公平队列调度（Fair Queueing）公平队列调度（Fair Queueing）策略是一种比较先进的排队策略。
在这种策略中，不仅基于FIFO原则，还根据数据包的大小和优先级进行调度。
公平队列调度可以避免长数据包拖累整个网络的传输速度，提高网络的实时性和吞吐量。
五、优化方法三：主动队列管理（Active Queue Management）在传统的排队策略中，当网络拥堵时，数据包会被不断积压在队列中，导致网络延迟的增加。
而主动队列管理（Active Queue Management）策略则尝试在队列溢出之前即时地丢弃一些数据包。
其中，最著名的算法是随机早期检测（Random Early Detection，RED）算法。
该算法可以根据队列的长度适时丢弃部分数据包，从而有效降低网络的延迟和拥堵。
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f
[^ (p r
含 \ ! f (i ) f (i -l)."f (l /
C= | jC? lw 」
在这个模型中， E (T 1)=L/V 1 表示一个分组在长度为1 的 节点中预期的服务时间， V I 是分组数据流的速率， c 是节点空 间的容量， k l 是对x 取整， w 是网络节点的数量， p 是最大分组 密度 ， 服 务 速 率 f (11) = % / % 是!1个分组在该节点上的平均 运行速率， 可用指数模型进行计算， 计算公式如下:
2 基于排队论的数据通信网络系统性能优化 2 . 1 模型构成
在数据通信网中，信息的存储转发是以分组为单位进行 的，当到达网络节点的分组数量大于网络节点所能处理的范 围， 交换设备根据优先级对数据进行处理， 此时的数据通信网 络就是一个大的排队系统。
f (n ) = exp[ - ( ^ பைடு நூலகம்)r]
(“ ）
〇 引言
随着信息化进程的不断加深，人们对于通信系统性能的 认识和分析方法也在不断推陈出新， 传统铁路行业中， 电话业 务已经不能满足人们对通信和质量安全保障的要求，铁路视 频监控、 会议电视、 客服和办公信息等庞大的数据业务需要更 加完善的数据通信网络提供基础平台， 因此从业务需求、 系统 方案、 网络安全等方面综合考虑， 优化数据通信网络的网络结 构有利于实现资源的合理规划， 使铁路信息化建设更科学、 更 合理' 本文通过分析数据通信网络的特征和影响机制，提出一 种基于排队论的算法，从整体的角度对网络系统性能进行评 估和优化。
=f (A ， 岑， ..... ， 人） (2) 服 务 员 数 目 m 。
数据通信网中的中继信道可以看做是提供服务的机构， 因此分组交换节点的输出信道数量可以用服务员数量 m 表示。 (3) 服务速率|1。 单位时间内，交换设备处理的分组的数量和输出信道容 量 分 别 用 和 C 来表示， 则 分 组的平均长度为1/ji， 分组的平均 发 送 时 间 为 1/pC 。若一个交换节点有 m 条输出信道， 则分组 发 送 速 率 为 mjiC。 假定每个分组到达网络节点的时间是相互独立的，那么 分组的到达速率服从参数为的泊松分布， 交换设备、 信息传 输网络这样的节点元素的服务时间服从参数为 II的指数分布， 这时的数据通信网络可用 M/G/C/C 模 型 进 行 抽 象 ' 在此模型中， 实际总分组数 N 是一个随机数， 它的极限概 率口。 = p J N = n }可以通过下面的公式计算得到： [AE (Tt)]n Pn 一 n ! f (n ) f (n -l)...f (l))Po 其中， n= l ， 2,. . . . . . ,c, p0 为空系统(系统中不含有任何分组) 概率， 由下面的式子给出：
In (Vb/V； )/
P
b -1
[In (V V a)]1 /r
" 1
其 中 值 a 和 b 是用于调整指数曲线的任意参数。
196
信息通信 由此可以得出结论： p c = Pr{N = c }
安然:基于排队论的数据通信网络性能优化 定的。e,是一个随机输入变量气
6 = X (l -p c)
L = E (N ) = J ]ipi W = L/汐
2017年 第 4 期 (总第 172 期）
信息通信
INFORMATION & COMMUNICATIONS
2017 (Sum. No 172)
基于排队论的数据通信网络性能优化
安 然 (中铁一院集团新疆铁道勘察设计院有限公司， 新疆乌鲁木齐830011) 摘要： 数据通信网络中的分组和交换节点可以用排队论的模型模拟分析。文章针对分组集散量和服务时间 的最优解问题， 对 数 据 通 信 网 络 建 立 一 个 基 于 M /G /C /C 状 态 独 立 排 队 网 络 模 型 ， 并 运 用 R S M 算法确定输 入变量与因变量之间的关系， 通过对响应的优先次序和期望值进行优化运算得到最大分组集散量和最短服 务时间。 关键词:排队论； 网络性能评价;R SM 算法 中图分类号:TP273.5 文献标识码:A 文章编号： 1673-1131(2017)04-0196-03 (1) 顾客到达率入。 如果将网络中的分组看做顾客， 那么顾客达到率?i表示单 位 @间 内 到 达 交 换 节 点 的 分 组 数 量 ，顾客到达的平均时间间 隔 T 与X的关系为： ^ ^ TNs=Np-g (Np)+ |jN f
Ns = N 〇 ut+ ^ Nb
2n 1=1
= N P -E[Q0(3600)] = N P -g (N p) i= l
i = 1 其 中 pc 是阻塞概率， e 是 每小时的吞吐量，l 是节点中 预 期的分 组 数 量 ， W 来 源 于 Little’ s 定 理 ， 表示预期的服务 时间。 2 . 2 算法简介 为了从多个角度对系统的容量进行优化，这里采用响应 曲面法 R S M 计算系统的最大分组集散量和最短服务 时间。 根据排队论网络模型，正在被服务的分组数等于所有经 过系统的分组总数减去剩余分组数， 则 第 i 条信道上的分组数 单位时间内通过系统的总分组数 Np、 被处理的分组数 N ° u t ， 进 入 此 通 信 网 络 的 分 组 数 及 正 在 接 受 服 务 的 分 组 总 数 Ns 满足以下关系：
1 排队论及其基本形式
排队论 (queue theory),又称随机服务系统理论， 属于运筹 学的范畴， 是性能评价的重要方法之一， 基础模型如下所示。
服务员服务 顾客离开
p i - 1+f
图 1 典型排队系统模型 一般一个排队论系统中主要是由“ 顾客” 和“ 服务员” 两部 分组成的将等待接受服务的人或物称之为“ 顾客” ， 相应的， 将 提供服务的人或物称之为“ 服务员” 。 由于顾客到达系统的时间和接受服务的时间具有不确定 性， 所以排队论主要是对服务系统建立数学模型， 研究诸如单 位时间内服务系统能够服务的顾客的平均数、顾客平均的排 队时间、 排队顾客的平均数等数量规律。