GI/G/s待ち行列の待ち時間分布を求めて(1)

GI/M/s待ち行列の待ち時間分布の近似」では、GI/M/s待ち行列におけるジョブの待ち時間の累積確率分布を式(10)(ここでは番号を振り直して式(1)とします)

  • F_q(t){\approx}1-\frac{b\Pi}{u}\exp\left(-\frac{(1-b)st}{t_e}\right)・・・・(1)

のように近似的に求めました。一方、「M/G/s待ち行列の待ち時間分布の近似では、M/G/s待ち行列におけるジョブの待ち時間の累積確率分布を式(4)(ここでは番号を振り直して式(2)とします)

  • F_q(t){\approx}1-\Pi\exp\left(-\frac{2(1-u)st}{(1+c_e^2)t_e}\right)・・・・(2)

のように近似的に求めました。この2つの成果から何とかGI/G/s待ち行列の待ち時間分布の近似式を求めることは出来ないでしょうか? 例えば、式(1)と(2)から、一般のGI/G/s待ち行列の待ち時間の累積確率分布について

  • F_q(t){\approx}1-\frac{b\Pi}{u}\exp\left(-\frac{2(1-b)st}{(1+c_e^2)t_e}\right)・・・・(3)

という式を想定することが出来ます。ここにbc_e, c_a, uにのみ依存する変数であるとします。そしてジョブの到着過程がポアソン過程になると

  • b=u・・・・(4)

になると考えれば、式(3)から式(2)を導き出すことが出来ます。また、処理時間分布が指数分布になるとc_e=1ですから

  • \frac{2}{1+c_e^2}=1

となり、式(3)は式(1)になります。


さてbを求めることは出来るでしょうか? 式(3)の両辺をt>0の場合に微分して左辺を待ち時間の確率密度f_q(t)とおきます。

  • f_q(t){\approx}\frac{b\Pi}{u}\cdot\frac{2}{1+c_e^2}\frac{(1-b)s}{t_e}\exp\left(-\frac{2}{1+c_e^2}\cdot\frac{(1-b)st}{t_e}\right)・・・・(5)

これは指数分布にb\Pi/uを掛けた形になっています。指数分布の部分で待ち時間の平均値を求めると

  • \frac{1+c_e^2}{2}\cdot\frac{1}{(1-b)s}t_e

となります。よって待ち時間の平均値CT_qはこの式にb\Pi/uを掛けたものになり

  • CT_q\approx\frac{b\Pi}{u}\cdot\frac{1+c_e^2}{2}\cdot\frac{1}{(1-b)s}t_e・・・・(6)

となります。一方、「GI/G/s待ち行列の特性」より

  • CT_q\approx\frac{c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u]}{2}\cdot\frac{\Pi}{s(1-u)}t_e・・・・(7)

なので、式(6)(7)から

  • \frac{b\Pi}{u}\cdot\frac{1+c_e^2}{2}\cdot\frac{1}{(1-b)s}t_e=\frac{c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u]}{2}\cdot\frac{\Pi}{s(1-u)}t_e

よって

    • \frac{b}{u}(1+c_e^2)\frac{1}{1-b}=(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])\frac{1}{1-u}
    • \frac{u}{b}\cdot\frac{1}{1+c_e^2}(1-b)=\frac{1-u}{c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u]}
    • \frac{1-b}{b}=\frac{(1+c_e^2)(1-u)}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}
    • \frac{1}{b}-1=\frac{(1+c_e^2)(1-u)}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}
    • \frac{1}{b}=\frac{(1+c_e^2)(1-u)}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}+1=\frac{(1+c_e^2)(1-u)+(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}
      • =\frac{(1+c_e^2)-(1+c_e^2)u+(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}=\frac{(1+c_e^2)-(1-c_a^2-c_e^2[c_a^2(1-u)+u-1])u}{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}

よって

  • b=\frac{(c_a^2+c_e^2[c_a^2(1-u)+u])u}{(1+c_e^2)-(1-c_a^2-c_e^2[c_a^2(1-u)+u-1])u}・・・・(8)

何とかbを求めることが出来ましたが、これはGI/G/s待ち行列の待ち時間の累積確率分布が式(3)で近似的に書けると仮定しての話です。これから式(8)の妥当性を確かめなければなりません。まずM/G/sの場合を考えてみます。この場合c_a=1なのでこれを式(8)に代入すると

  • b=\frac{(1+c_e^2)u}{(1+c_e^2)-0u}=u

となって式(4)が成り立ちます。次にGI/M/sの場合を考えてみます。この場合c_e=1なのでこれを式(8)に代入すると

  • b=\frac{(c_a^2+c_a^2(1-u)+u)u}{2-(1-c_a^2-c_a^2(1-u)-u+1)u}=\frac{(2c_a^2-c_a^2u+u)u}{2-(2-2c_a^2+c_a^2u-u)u}=\frac{(2c_a^2+[1-c_a^2]u)u}{2-(2-\{2c_a^2-[1-c_a^2]u\})u}

よって

  • b=\frac{(2c_a^2+[1-c_a^2]u)u}{2-(2-\{2c_a^2+[1-c_a^2]u\})u} ・・・・(8)

この式は「GI/M/s待ち行列の特性」にある式と一致します。