基于门限策略的IBP/MMBP/Geo/1/K休假排队系统性能优化与应用

本文主要探讨了一种创新的通信网络模型——带有门限的IBP（Intelligent Buffering Policy）+ MMBP（Machine-to-Machine Bursty Procession）/Geo/1/K休假排队系统。这个模型在设计上考虑了两种不同业务类型的特性：一种是H2H（Human-to-Human）业务，另一种是M2M（Machine-to-Machine）业务。H2H业务的休假期被映射为M2M业务的服务期，以便于在统一的框架下评估和比较不同休假策略的效果。 IBP策略在这里扮演了关键角色，它是一种智能缓存策略，能够动态地管理服务台的缓存容量，以平衡两种业务的处理效率。Geo/1/K表示地理分布、单服务台和K个缓存池的设置，这有助于模拟实际的网络环境。 文章的核心是定义了一个效能函数E，用于衡量业务的质量-of-service（QoS）。这个函数考虑了诸如等待时间、响应时间、服务完成度等多方面的性能指标，使得对休假策略的评估更为全面和精确。作者着重研究了在不同条件下，特别是M2M业务量变化时，这些休假策略如何影响整个系统的性能。 通过对各种情况下的仿真分析，研究者揭示了系统性能指标如平均等待时间、系统忙闲比等随休假策略调整的变化趋势。这些结果对于无线资源的合理分配和业务配置具有重要的实践指导意义，特别是在处理高并发的M2M业务与人类交互业务之间的平衡问题时。 此外，本文还应用了层析分析法，这是一种在系统建模和分析中常用的方法，有助于深入理解模型内部的工作机制和决策过程。关键词包括通信技术、通信网络建模、机器对机器通信、休假模型、效能函数以及性能指标，突出了研究的焦点和技术背景。 这篇论文提供了一个实用且理论性强的框架，旨在优化通信网络中的服务质量，尤其是在面临多样化业务需求时，如何通过有效的休假策略和资源管理提升整体网络效率。