औसत मूल्य विश्लेषण: Difference between revisions

Latest revision as of 14:14, 14 June 2023

कतार सिद्धांत में, प्रायिकता के गणितीय सिद्धांत के अंदर एक विषय, माध्य मान विश्लेषण (मीन वैल्यू एनालिसिस, एमवीए) पुनरावृत्तिमूलक तकनीक है जो संवृत वियोज्य प्रणाली के लिए संतुष्टि में आपेक्षिक कतार लंबाई, कतार पर प्रतीक्षा समय और प्रवाह की गणना करने के लिए उपयोगी होती है। सर्वप्रथम प्रायिकता तकनीकों को स्विटजर^[1] और बार्ड^[2]^[3] ने स्वतंत्र रूप से प्रकाशित किया गया था, बाद में 1980 में लेवेनबर्ग और रीज़र द्वारा एक यथार्थ संस्करण प्रकाशित किया गया।^[4]^[5]

यह एराइवल सिद्धांत पर आधारित है, इस सिद्धांत के अनुसार, M-ग्राहक संवृत प्रणाली में किसी सेवा सुविधा पर आगमन करने पर वह देखता है कि M - 1 ग्राहकों के साथ संगठित प्रणाली की साम्य स्थिति में शेष अंश है।

समस्या व्यवस्थापन

किसी संवृत प्रणाली के कतारबद्ध तंत्र पर विचार करें जिसमें K M/M/1 कतारें होती हैं और सिस्टम में M ग्राहक संचार करते हैं। मान लीजिए कि ग्राहक एक-दूसरे से अस्पष्ट होते हैं, इसलिए नेटवर्क के पास ग्राहकों का एक ही वर्ग होता है। प्रत्येक नोड पर औसत कतार की लंबाई और प्रतीक्षा समय गणना करने के लिए हम 0 ग्राहकों के नेटवर्क के साथ पुनरावृत्त एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

नोड i पर सेवा दर के लिए μ_i को लिखें और ग्राहक रूटिंग मैट्रिक्स के लिए P को लिखें, जहां तत्व p_ij उन प्रायिकता को दर्शाता है जो ग्राहक को नोड i पर सेवा समाप्त करने के बाद नोड j पर सेवा के लिए जाने की प्रायिकता होती है। एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए हम पहले विज़िट अनुपात पंक्ति सदिश v की गणना करते हैं, किसी सदिश जिसके लिए v = v P होता है।

अब प्रणाली में कुल n ग्राहक होने पर कतार i में ग्राहकों की औसत संख्या के लिए L_i(n) लिखें (इसमें कतार i में सेवा की नौकरी भी सम्मिलित है) और प्रणाली में कुल n ग्राहक होने पर कतार i में ग्राहक द्वारा व्यतीत समय के लिए W_j(n) लिखें। m ग्राहकों के साथ प्रणली की प्रवाह क्षमता को λ_m से दर्शाएँ।

कलन विधि

कलन विधि^[6] अकार्य तंत्र (शून्य ग्राहकों) से आरम्भ होती है, फिर प्रत्येक पुनरावृत्ति में ग्राहकों की संख्या को 1 बढ़ाता है जब तक प्रणाली में आवश्यक संख्या (M) के ग्राहक न हो जाएं।

प्रारंभ करने के लिए, के लिए L_k(0) = 0 व्यवस्थित करें, k = 1,...,K। (यह निर्धारित करता है कि शून्य ग्राहकों वाली प्रणाली में सभी नोडों पर औसत कतार लंबाई को शून्य पर सेट किया जाता है।)

m = 1,...,M के लिए पुनरुक्ति:

1. k = 1, ... K के लिए, एराइवल प्रमेय का उपयोग करके प्रत्येक नोड पर प्रतीक्षा समय की गणना करता है

W_{k}(m)={\frac {1+L_{k}\left(m-1\right)}{\mu _{k}}}.

2. अतः तत्पश्चात लिटिल के नियम का उपयोग करके प्रणाली प्रवाह क्षमता की गणना करें

\lambda _{m}={\frac {m}{\sum _{k=1}^{K}W_{k}(m)v_{k}}}.

3. अंतिम रूप में, प्रत्येक कतार के लिए लिटिल के नियम का उपयोग करके कतार की औसत लंबाई गणना करें, k = 1, ..., K के लिए।

L_{k}(m)=v_{k}\lambda _{m}W_{k}(m).

पुनरावृति समाप्त करें।

बार्ड-श्विट्जर विधि

बार्ड-श्वित्जर सन्निकटन का अनुमान है कि नोड k पर नौकरियों की औसत संख्या होगी^[1]^[7]

L_{k}(m-1)\approx {\frac {m-1}{m}}L_{k}(m)

जो एक रेखीय प्रक्षेप है। उपरोक्त सूत्रों से, यह सन्निकटन निश्चित-बिंदु संबंध उत्पन्न करता है जिसे संख्यानुसार हल किया जा सकता है। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण प्रायः अनुमानित एमवीए (एएमवीए) के नाम से जाना जाता है और यह सामान्यतः एमवीए के पुनरावर्ती दृष्टिकोण से तीव्र होता है।^[8]^: 38

स्यूडोकोड

set L_k(m) = M/K

कन्वर्जेन्स तक पुनरावृत्ति करें:

\lambda _{m}={\frac {m}{\sum _{k=1}^{K}{\frac {{\frac {m-1}{m}}L_{k}(m)+1}{\mu _{k}}}v_{k}}}

L_{k}(m)=v_{k}\lambda _{m}{\frac {{\frac {m-1}{m}}L_{k}(m)+1}{\mu _{k}}}

बहुवर्गीय तंत्र

बहुवर्गीय तंत्र की स्थिति में, ग्राहकों के R श्रेणियों के साथ, प्रत्येक कतार k में प्रति नौकरी श्रेणी r=1,...,R के लिए विभिन्न सेवा दर μ_k,r हो सकती हैं, हालांकि बहुवर्गी वाली स्थिति में पहले आए पहले सेवाधारित स्टेशनों की स्थिति में बीसीएमपी सिद्धांत की मान्यताओं के कारण कुछ प्रतिबंध होते हैं।

कतार k पर वर्ग-r नौकरियों द्वारा अनुभवित प्रतीक्षा समय W_k,r को प्रतिकूलता करके नोड k पर कुल औसत कतार-लंबाई के साथ संबंधित किया जा सकता है, एराइवल सिद्धांत के एक सारांश का उपयोग करके।

W_{k,r}(\mathbb {m} )={\frac {1+L_{k}\left(\mathbb {m} -1_{r}\right)}{\mu _{k,r}}}.

जहाँ $\mathbb {m} =(m_{1},\ldots ,m_{R})$ ग्राहक जनसंख्या का एक सदिश है जो R वर्गों के लिए है, और $1_{r}$ $\mathbb {m}$ के r-वें तत्व से एक घटाता है, $m_{r}\geq 1$ की मान्यताओं के अनुमान के साथ।

एकल ग्राहक वर्ग वाले तंत्र के लिए एमवीए कलन विधि बहुत तीव्र है और ग्राहकों की संख्या और कतारों की संख्या के साथ रैखिक रूप से समय लगता है। हालाँकि, बहुवर्गी मॉडल में गुणन और परिवर्धन की संख्या और एमवीए के लिए भंडारण आवश्यकताओं में ग्राहक वर्गों की संख्या के साथ तीव्रता से वृद्धि होती है। वास्तव में, कलन विधि 3-4 ग्राहक वर्गों के लिए अच्छी तरह से कार्य करता है,^[9] हालांकि यह सामान्यतः मॉडल के कार्यान्वयन और संरचना पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, ट्री-एमवीए विधि बड़े मॉडल के लिए स्केल कर सकती है यदि रूटिंग मैट्रिक्स विरल है।^[10]

औसत निष्पादन मेट्रिक्स के लिए यथार्थ मान बड़े मॉडलों में मोमेंट्स की विधि का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है, जिसके लिए लॉग-द्विघात समय की आवश्यकता होती है। मोमेंट्स की विधि ग्राहकों के 10 वर्गों तक या कभी-कभी बड़े के साथ अभ्यास मॉडल में हल कर सकती है, जो यथार्थ एमवीए के माध्यम से सामान्यतः पहुंच योग्य नहीं होती हैं।^[9]^[11] हालांकि यह तकनीक एराइवल प्रमेय का उपयोग नहीं करती है और कतारबद्ध तंत्र के लिए किसी स्थिति की प्रायिकताओं के सामान्यीकरण स्थिरांक को सम्मिलित करते हुए रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने पर निर्भर करती है।

अनुमानित एमवीए (एएमवीए) एल्गोरिदम, जैसे कि बार्ड-श्विट्जर विधि, इसके बजाय वैकल्पिक समाधान तकनीक प्रदान करते हैं जो बहुवर्गी तंत्र पर भी कम जटिलता प्रदान करती है और सामान्यतः अत्यधिक यथार्थ परिणाम प्रदान करती है।^[12]

संतति

माध्य मान विश्लेषण कलन विधि कतारबद्ध तंत्र और प्रमुख वितरण केंद्र के प्रदर्शन का वर्णन करने वाले पीईपीए मॉडल के किसी वर्ग पर लागू किया गया है।^[13]

सॉफ्टवेयर

JMVA, जावा (प्रोग्रामिंग भाषा) में लिखा गया एक टूल जो एमवीए को लागू करता है।^[14]
[1], जीएनयू ऑक्टेव के लिए एक पुस्तकालय जिसमें एमवीए सम्मिलित है।^[15]
Line, एक MATLAB टूलबॉक्स जिसमें यथार्थ और अनुमानित एमवीए एल्गोरिदम सम्मिलित हैं।

यह भी देखें

कतारबद्ध सिद्धांत

संदर्भ

↑ ^1.0 ^1.1 Schweitzer, P. J.; Serazzi, G.; Broglia, M. (1993). "A survey of bottleneck analysis in closed networks of queues". कंप्यूटर और संचार प्रणालियों का प्रदर्शन मूल्यांकन. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 729. p. 491. doi:10.1007/BFb0013865. ISBN 978-3-540-57297-8.
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बाहरी संबंध

J. Virtamo: Queuing networks. Handout from Helsinki Tech gives good overview of Jackson's Theorem and MVA.
Simon Lam: A simple derivation of the MVA algorithm. Shows relationship between Buzen's algorithm and MVA.

[Schweitzer-1] 1.0 ^1.1 Schweitzer, P. J.; Serazzi, G.; Broglia, M. (1993). "A survey of bottleneck analysis in closed networks of queues". कंप्यूटर और संचार प्रणालियों का प्रदर्शन मूल्यांकन. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 729. p. 491. doi:10.1007/BFb0013865. ISBN 978-3-540-57297-8.

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[4] Reiser, M.; Lavenberg, S. S. (1980). "क्लोज्ड मल्टीचैन क्यूइंग नेटवर्क्स का मीन-वैल्यू एनालिसिस". Journal of the ACM. 27 (2): 313. doi:10.1145/322186.322195. S2CID 8694947.

[5] Reiser, M. (2000). "Mean Value Analysis: A Personal Account". Performance Evaluation: Origins and Directions. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1769. pp. 491–504. doi:10.1007/3-540-46506-5_22. ISBN 978-3-540-67193-0.

[6] Bose, Sanjay K. (2001). क्यूइंग सिस्टम का परिचय. Springer. p. 174. ISBN 978-0-306-46734-9.

[7] Schweitzer, Paul (1979). "कतारों के मल्टीक्लास बंद नेटवर्क का अनुमानित विश्लेषण". Proceedings of International Conference on Stochastic Control and Optimization.

[8] Tay, Y. C. (2010). "कंप्यूटर सिस्टम के लिए विश्लेषणात्मक प्रदर्शन मॉडलिंग". Synthesis Lectures on Computer Science. 2: 1–116. doi:10.2200/S00282ED1V01Y201005CSL002. S2CID 207318911.

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[12] Zahorjan, John; Eager, Derek L.; Sweillam, Hisham M. (1988). "अनुमानित औसत मूल्य विश्लेषण की सटीकता, गति और अभिसरण". Performance Evaluation. 8 (4): 255–270. doi:10.1016/0166-5316(88)90028-4.

[13] Thomas, N.; Zhao, Y. (2010). "PEPA मॉडल के एक वर्ग के लिए औसत मूल्य विश्लेषण". Comput. J. 54 (5): 643–652. doi:10.1093/comjnl/bxq064. S2CID 12824669.

[14] Bertoli, M.; Casale, G.; Serazzi, G. (2009). "JMT: performance engineering tools for system modeling" (PDF). ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. 36 (4): 10. doi:10.1145/1530873.1530877. S2CID 6920559.

[15] Marzolla, M. (2014). "The Octave Queueing Package". सिस्टम का मात्रात्मक मूल्यांकन. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 8657. pp. 174–177. doi:10.1007/978-3-319-10696-0_14. ISBN 978-3-319-10695-3. S2CID 4978676.

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-कतारबद्ध सिद्धांत में, संभाव्यता के गणितीय सिद्धांत के भीतर एक अनुशासन, औसत मूल्य विश्लेषण (एमवीए) [[अपेक्षित मूल्य]] कतार लंबाई की गणना के लिए एक पुनरावर्ती तकनीक है, क्यूइंग नोड्स पर प्रतीक्षा समय और कतारों की एक बंद वियोज्य प्रणाली के लिए संतुलन में थ्रूपुट। पहली अनुमानित तकनीकों को श्वित्ज़र द्वारा स्वतंत्र रूप से प्रकाशित किया गया था<ref name="Schweitzer" />और बार्ड,<ref>{{cite book | title = मल्टीक्लास क्यूइंग नेटवर्क विश्लेषण के लिए कुछ एक्सटेंशन| first = Yonathan | last = Bard | year = 1979 | journal = Proceedings of the Third International Symposium on Modelling and Performance Evaluation of Computer Systems: Performance of Computer Systems | pages = 51–62 | isbn = 978-0-444-85332-5 | publisher = North-Holland Publishing Co.}}</ref><ref>{{Cite book | last1 = Adan | first1 = I. | last2 = Wal | first2 = J. | chapter = Mean Values Techniques | doi = 10.1007/978-1-4419-6472-4_13 | title = कतारबद्ध नेटवर्क| series = International Series in Operations Research & Management Science | volume = 154 | pages = 561 | year = 2011 | isbn = 978-1-4419-6471-7 }}</ref> बाद में 1980 में प्रकाशित Lavenberg और Reiser द्वारा एक सटीक संस्करण द्वारा पीछा किया गया।<ref>{{Cite journal | last1 = Reiser | first1 = M.| last2 = Lavenberg | first2 = S. S. | doi = 10.1145/322186.322195 | title = क्लोज्ड मल्टीचैन क्यूइंग नेटवर्क्स का मीन-वैल्यू एनालिसिस| journal = [[Journal of the ACM]]| volume = 27 | issue = 2 | pages = 313 | year = 1980 | s2cid = 8694947}}</ref><ref>{{Cite book | last1 = Reiser | first1 = M.| chapter = Mean Value Analysis: A Personal Account | doi = 10.1007/3-540-46506-5_22 | title = Performance Evaluation: Origins and Directions | series = Lecture Notes in Computer Science | volume = 1769 | pages = 491–504 | year = 2000 | isbn = 978-3-540-67193-0 }}</ref>
+कतार सिद्धांत में, प्रायिकता के गणितीय सिद्धांत के अंदर एक विषय, '''माध्य मान विश्लेषण''' (मीन वैल्यू एनालिसिस, '''एमवीए''') पुनरावृत्तिमूलक तकनीक है जो संवृत वियोज्य प्रणाली के लिए संतुष्टि में [[अपेक्षित मूल्य|आपेक्षिक]] कतार लंबाई, कतार पर प्रतीक्षा समय और प्रवाह की गणना करने के लिए उपयोगी होती है। सर्वप्रथम प्रायिकता तकनीकों को स्विटजर<ref name="Schweitzer">{{Cite book | last1 = Schweitzer | first1 = P. J. | last2 = Serazzi | first2 = G. | last3 = Broglia | first3 = M. | doi = 10.1007/BFb0013865 | chapter = A survey of bottleneck analysis in closed networks of queues | title = कंप्यूटर और संचार प्रणालियों का प्रदर्शन मूल्यांकन| series = Lecture Notes in Computer Science | volume = 729 | pages = 491 | year = 1993 | isbn = 978-3-540-57297-8 }}</ref> और बार्ड<ref>{{cite book | title = मल्टीक्लास क्यूइंग नेटवर्क विश्लेषण के लिए कुछ एक्सटेंशन| first = Yonathan | last = Bard | year = 1979 | journal = Proceedings of the Third International Symposium on Modelling and Performance Evaluation of Computer Systems: Performance of Computer Systems | pages = 51–62 | isbn = 978-0-444-85332-5 | publisher = North-Holland Publishing Co.}}</ref><ref>{{Cite book | last1 = Adan | first1 = I. | last2 = Wal | first2 = J. | chapter = Mean Values Techniques | doi = 10.1007/978-1-4419-6472-4_13 | title = कतारबद्ध नेटवर्क| series = International Series in Operations Research & Management Science | volume = 154 | pages = 561 | year = 2011 | isbn = 978-1-4419-6471-7 }}</ref> ने स्वतंत्र रूप से प्रकाशित किया गया था, बाद में 1980 में लेवेनबर्ग और रीज़र द्वारा एक यथार्थ संस्करण प्रकाशित किया गया।<ref>{{Cite journal | last1 = Reiser | first1 = M.| last2 = Lavenberg | first2 = S. S. | doi = 10.1145/322186.322195 | title = क्लोज्ड मल्टीचैन क्यूइंग नेटवर्क्स का मीन-वैल्यू एनालिसिस| journal = [[Journal of the ACM]]| volume = 27 | issue = 2 | pages = 313 | year = 1980 | s2cid = 8694947}}</ref><ref>{{Cite book | last1 = Reiser | first1 = M.| chapter = Mean Value Analysis: A Personal Account | doi = 10.1007/3-540-46506-5_22 | title = Performance Evaluation: Origins and Directions | series = Lecture Notes in Computer Science | volume = 1769 | pages = 491–504 | year = 2000 | isbn = 978-3-540-67193-0 }}</ref>
-यह [[आगमन प्रमेय]] पर आधारित है, जिसमें कहा गया है कि जब एम-ग्राहक बंद प्रणाली में एक ग्राहक एक सेवा सुविधा पर आता है तो वह शेष प्रणाली को एम − 1 ग्राहकों के साथ एक प्रणाली के लिए संतुलन स्थिति में देखता है।
-== समस्या सेटअप ==
+यह [[आगमन प्रमेय|एराइवल सिद्धांत]] पर आधारित है, इस सिद्धांत के अनुसार, ''M''-ग्राहक संवृत प्रणाली में किसी सेवा सुविधा पर आगमन करने पर वह देखता है कि ''M'' - 1 ग्राहकों के साथ संगठित प्रणाली की साम्य स्थिति में शेष अंश है।
-K M/M/1 कतारों के एक बंद कतारबद्ध नेटवर्क पर विचार करें, जिसमें M ग्राहक सिस्टम में घूम रहे हैं। मान लीजिए कि ग्राहक एक-दूसरे से अप्रभेद्य हैं, ताकि नेटवर्क में ग्राहकों का एक ही वर्ग हो। औसत कतार की लंबाई और सिस्टम के प्रत्येक नोड और थ्रूपुट पर प्रतीक्षा समय की गणना करने के लिए हम 0 ग्राहकों वाले नेटवर्क से शुरू होने वाले पुनरावृत्त एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं।
-μ लिखो<sub>''i''</sub> ग्राहक रूटिंग मैट्रिक्स के लिए नोड i और P पर सेवा दर के लिए जहां तत्व p<sub>''ij''</sub> इस संभावना को दर्शाता है कि नोड i पर सेवा समाप्त करने वाला ग्राहक सेवा के लिए नोड j पर जाता है। एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए हम पहले विज़िट अनुपात पंक्ति वेक्टर 'v' की गणना करते हैं, एक वेक्टर ऐसा है कि 'v' = 'v' P.
+== समस्या व्यवस्थापन ==
+किसी संवृत प्रणाली के कतारबद्ध तंत्र पर विचार करें जिसमें ''K'' M/M/1 कतारें होती हैं और सिस्टम में ''M'' ग्राहक संचार करते हैं। मान लीजिए कि ग्राहक एक-दूसरे से अस्पष्ट होते हैं, इसलिए नेटवर्क के पास ग्राहकों का एक ही वर्ग होता है। प्रत्येक नोड पर औसत कतार की लंबाई और प्रतीक्षा समय गणना करने के लिए हम 0 ग्राहकों के नेटवर्क के साथ पुनरावृत्त एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
-अब L लिखिए<sub>''i''</sub>(एन) कतार में ग्राहक की औसत संख्या के लिए जब सिस्टम में कुल एन ग्राहक होते हैं (इसमें कतार में वर्तमान में सेवा की जा रही नौकरी शामिल है) और डब्ल्यू<sub>''j''</sub>(एन) एक ग्राहक द्वारा कतार में बिताए गए औसत समय के लिए जब सिस्टम में कुल एन ग्राहक होते हैं। m ग्राहकों वाले सिस्टम के थ्रुपुट को λ से निरूपित करें<sub>''m''</sub>.
+नोड ''i'' पर सेवा दर के लिए ''μ<sub>i</sub>'' को लिखें और ग्राहक रूटिंग मैट्रिक्स के लिए ''P'' को लिखें, जहां तत्व ''p<sub>ij</sub>'' उन प्रायिकता को दर्शाता है जो ग्राहक को नोड ''i'' पर सेवा समाप्त करने के बाद नोड ''j'' पर सेवा के लिए जाने की प्रायिकता होती है। एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए हम पहले विज़िट अनुपात पंक्ति सदिश '''v''' की गणना करते हैं, किसी सदिश जिसके लिए '''v''' = '''v''' P होता है।
-== एल्गोरिथम ==
+अब प्रणाली में कुल ''n'' ग्राहक होने पर कतार ''i'' में ग्राहकों की औसत संख्या के लिए ''L<sub>i</sub>''(''n'')  लिखें (इसमें कतार ''i'' में सेवा की नौकरी भी सम्मिलित है) और प्रणाली में कुल ''n'' ग्राहक होने पर कतार ''i'' में ग्राहक द्वारा व्यतीत समय के लिए ''W<sub>j</sub>''(''n'') लिखें। ''m'' ग्राहकों के साथ प्रणली की प्रवाह क्षमता को ''λ<sub>m</sub>'' से दर्शाएँ।
-एल्गोरिथ्म<ref>{{cite book |first=Sanjay K.|last=Bose|title=क्यूइंग सिस्टम का परिचय|publisher=Springer|year=2001|isbn=978-0-306-46734-9|url=https://books.google.com/books?id=39-jISti_zkC|page=174}}</ref> एक खाली नेटवर्क (शून्य ग्राहक) से शुरू होता है, फिर प्रत्येक पुनरावृत्ति पर ग्राहकों की संख्या 1 तक बढ़ाता है जब तक कि सिस्टम में ग्राहकों की आवश्यक संख्या (M) नहीं हो जाती।
-आरंभ करने के लिए, एल सेट करें<sub>''k''</sub>(0) = 0 के लिए के = 1,..., के। (यह बिना किसी ग्राहक वाले सिस्टम में कतार की औसत लंबाई को सभी नोड्स पर शून्य पर सेट करता है।)
+== कलन विधि ==
+कलन विधि<ref>{{cite book |first=Sanjay K.|last=Bose|title=क्यूइंग सिस्टम का परिचय|publisher=Springer|year=2001|isbn=978-0-306-46734-9|url=https://books.google.com/books?id=39-jISti_zkC|page=174}}</ref> अकार्य तंत्र (शून्य ग्राहकों) से आरम्भ होती है, फिर प्रत्येक पुनरावृत्ति में ग्राहकों की संख्या को 1 बढ़ाता है जब तक प्रणाली में आवश्यक संख्या (''M'') के ग्राहक न हो जाएं।
-एम = 1,..., एम के लिए दोहराएँ:
+प्रारंभ करने के लिए, के लिए ''L<sub>k</sub>''(0) = 0 व्यवस्थित करें, ''k'' = 1,...,''K''। (यह निर्धारित करता है कि शून्य ग्राहकों वाली प्रणाली में सभी नोडों पर औसत कतार लंबाई को शून्य पर सेट किया जाता है।)
-:1. के = 1, ..., के लिए आगमन प्रमेय का उपयोग करके प्रत्येक नोड पर प्रतीक्षा समय की गणना करें
+''m'' = 1,...,''M'' के लिए पुनरुक्ति:
+:1. ''k'' = 1, ... ''K'' के लिए, एराइवल प्रमेय का उपयोग करके प्रत्येक नोड पर प्रतीक्षा समय की गणना करता है
 :::<math>W_k(m) = \frac{1+L_k\left(m-1\right)}{\mu_k}.</math>
-:2. फिर लिटिल के नियम का उपयोग करके सिस्टम थ्रूपुट की गणना करें
+:2. अतः तत्पश्चात लिटिल के नियम का उपयोग करके प्रणाली प्रवाह क्षमता की गणना करें
 :::<math>\lambda_m=\frac{m}{\sum_{k=1}^K W_k(m) v_k}.</math>
-:3. अंत में, k = 1, ..., K के लिए औसत कतार लंबाई की गणना करने के लिए प्रत्येक कतार पर लागू लिटिल के नियम का उपयोग करें
+:3. अंतिम रूप में, प्रत्येक कतार के लिए लिटिल के नियम का उपयोग करके कतार की औसत लंबाई गणना करें, ''k'' = 1, ..., ''K'' के लिए।
 :::<math>L_k(m)=v_k \lambda_m W_k(m).</math>
-दोहराना समाप्त करें।
+पुनरावृति समाप्त करें।
 == बार्ड-श्विट्जर विधि ==
-बार्ड-श्वित्ज़र सन्निकटन नोड पर नौकरियों की औसत संख्या का अनुमान लगाता है {{var|k}} होना<ref name="Schweitzer">{{Cite book | last1 = Schweitzer | first1 = P. J. | last2 = Serazzi | first2 = G. | last3 = Broglia | first3 = M. | doi = 10.1007/BFb0013865 | chapter = A survey of bottleneck analysis in closed networks of queues | title = कंप्यूटर और संचार प्रणालियों का प्रदर्शन मूल्यांकन| series = Lecture Notes in Computer Science | volume = 729 | pages = 491 | year = 1993 | isbn = 978-3-540-57297-8 }}</ref><ref>{{cite journal | last = Schweitzer | first = Paul | title = कतारों के मल्टीक्लास बंद नेटवर्क का अनुमानित विश्लेषण| journal = Proceedings of International Conference on Stochastic Control and Optimization | year = 1979}}</ref>
+बार्ड-श्वित्जर सन्निकटन का अनुमान है कि नोड {{var|k}} पर नौकरियों की औसत संख्या होगी<ref name="Schweitzer" /><ref>{{cite journal | last = Schweitzer | first = Paul | title = कतारों के मल्टीक्लास बंद नेटवर्क का अनुमानित विश्लेषण| journal = Proceedings of International Conference on Stochastic Control and Optimization | year = 1979}}</ref>
 :<math>L_k(m-1) \approx \frac{m-1}{m} L_k(m)</math>
-जो एक रेखीय प्रक्षेप है। उपरोक्त सूत्रों से, यह सन्निकटन निश्चित-बिंदु पुनरावृति | निश्चित-बिंदु संबंध उत्पन्न करता है जिसे संख्यात्मक रूप से हल किया जा सकता है। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण अक्सर अनुमानित MVA (AMVA) के नाम से जाना जाता है और यह आमतौर पर MVA के पुनरावर्ती दृष्टिकोण से तेज़ होता है।<ref>{{Cite journal | last1 = Tay | first1 = Y. C. | doi = 10.2200/S00282ED1V01Y201005CSL002 | title = कंप्यूटर सिस्टम के लिए विश्लेषणात्मक प्रदर्शन मॉडलिंग| journal = Synthesis Lectures on Computer Science | volume = 2 | pages = 1–116| year = 2010 | s2cid = 207318911 }}</ref>{{rp|38}}
+जो एक रेखीय प्रक्षेप है। उपरोक्त सूत्रों से, यह सन्निकटन निश्चित-बिंदु संबंध उत्पन्न करता है जिसे संख्यानुसार हल किया जा सकता है। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण प्रायः अनुमानित एमवीए (एएमवीए) के नाम से जाना जाता है और यह सामान्यतः एमवीए के पुनरावर्ती दृष्टिकोण से तीव्र होता है।<ref>{{Cite journal | last1 = Tay | first1 = Y. C. | doi = 10.2200/S00282ED1V01Y201005CSL002 | title = कंप्यूटर सिस्टम के लिए विश्लेषणात्मक प्रदर्शन मॉडलिंग| journal = Synthesis Lectures on Computer Science | volume = 2 | pages = 1–116| year = 2010 | s2cid = 207318911 }}</ref>{{rp|38}}
 === स्यूडोकोड ===
@@ Line 34: / Line 34: @@
 set ''L''<sub>''k''</sub>(''m'') = ''M''/''K''
-repeat until convergence:
+कन्वर्जेन्स तक पुनरावृत्ति करें:
 ::<math>\lambda_m = \frac{m}{\sum_{k=1}^K \frac{\frac{m-1}{m}L_k(m) + 1}{\mu_k} v_k}</math>
@@ Line 41: / Line 41: @@
 }}
-== मल्टीक्लास नेटवर्क ==
+== बहुवर्गीय तंत्र ==
-ग्राहकों के आर वर्गों के साथ मल्टीक्लास नेटवर्क के मामले में, प्रत्येक कतार k में अलग-अलग सेवा दरें μ हो सकती हैं<sub>''k,r''</sub> प्रत्येक कार्य वर्ग के लिए r=1,...,R, हालांकि पहले आओ पहले पाओ वाले स्टेशनों के मामले में कुछ प्रतिबंध मौजूद हैं, क्योंकि बहुवर्गीय मामले में BCMP नेटवर्क की मान्यता है।
+बहुवर्गीय तंत्र की स्थिति में, ग्राहकों के ''R'' श्रेणियों के साथ, प्रत्येक कतार ''k'' में प्रति नौकरी श्रेणी ''r=1,...,R'' के लिए विभिन्न सेवा दर ''μ<sub>k,r</sub>'' हो सकती हैं, हालांकि बहुवर्गी वाली स्थिति में पहले आए पहले सेवाधारित स्टेशनों की स्थिति में बीसीएमपी सिद्धांत की मान्यताओं के कारण कुछ प्रतिबंध होते हैं।
-प्रतीक्षा समय डब्ल्यू<sub>''k,r''</sub> कतार k पर कक्षा-आर नौकरियों द्वारा अनुभव अभी भी आगमन प्रमेय के सामान्यीकरण का उपयोग करके नोड k पर कुल औसत कतार-लंबाई से संबंधित हो सकता है
+कतार ''k'' पर वर्ग-''r'' नौकरियों द्वारा अनुभवित प्रतीक्षा समय ''W<sub>k,r</sub>'' को प्रतिकूलता करके नोड ''k'' पर कुल औसत कतार-लंबाई के साथ संबंधित किया जा सकता है, एराइवल सिद्धांत के एक सारांश का उपयोग करके।
 :::<math>W_{k,r}(\mathbb{m}) = \frac{1+L_k\left(\mathbb{m}-1_r\right)}{\mu_{k,r}}.</math>
-कहाँ <math>\mathbb{m}=(m_1,\ldots,m_R)</math> आर वर्गों के लिए ग्राहक आबादी का एक वेक्टर है और <math>1_r</math> के r-वें तत्व से एक घटाता है <math>\mathbb{m}</math>, ये मानते हुए <math>m_r\geq 1</math>.
+जहाँ <math>\mathbb{m}=(m_1,\ldots,m_R)</math> ग्राहक जनसंख्या का एक सदिश है जो R वर्गों के लिए है, और <math>1_r</math> <math>\mathbb{m}</math> के ''r''-वें तत्व से एक घटाता है, <math>m_r\geq 1</math> की मान्यताओं के अनुमान के साथ।
-एकल ग्राहक वर्ग वाले नेटवर्क के लिए एमवीए एल्गोरिथ्म बहुत तेज है और ग्राहकों की संख्या और कतारों की संख्या के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है। हालाँकि, मल्टीक्लास मॉडल में गुणन और परिवर्धन की संख्या और एमवीए के लिए भंडारण आवश्यकताओं में ग्राहक वर्गों की संख्या के साथ तेजी से वृद्धि होती है। व्यावहारिक रूप से, एल्गोरिथ्म 3-4 ग्राहक वर्गों के लिए अच्छा काम करता है,<ref name="casale">{{Cite journal | last1 = Casale | first1 = G. | title = मोमेंट्स की विधि द्वारा प्रदर्शन मॉडल का सटीक विश्लेषण| doi = 10.1016/j.peva.2010.12.009 | journal = Performance Evaluation | volume = 68 | issue = 6 | pages = 487–506 | year = 2011 | url = http://www.doc.ic.ac.uk/~gcasale/peva11mom.pdf| citeseerx = 10.1.1.302.1139 }}</ref> हालांकि यह आम तौर पर कार्यान्वयन और मॉडल की संरचना पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, ट्री-एमवीए विधि बड़े मॉडल के लिए स्केल कर सकती है यदि रूटिंग मैट्रिक्स विरल है।<ref name="hoyme">{{Cite journal | last1 = Hoyme | first1=K. P. | last2 = Bruell | first2 = S. C. | last3 = Afshari | first3=P. V. | last4 = Kain | first4 = R. Y. | title = एक वृक्ष-संरचित औसत मूल्य विश्लेषण एल्गोरिथम| doi = 10.1145/214419.214423 | journal = ACM Transactions on Computer Systems  | volume = 4 | issue = 2 | pages = 178–185  | year = 1986 | doi-access = free }}</ref>
+एकल ग्राहक वर्ग वाले तंत्र के लिए एमवीए कलन विधि बहुत तीव्र है और ग्राहकों की संख्या और कतारों की संख्या के साथ रैखिक रूप से समय लगता है। हालाँकि, बहुवर्गी मॉडल में गुणन और परिवर्धन की संख्या और एमवीए के लिए भंडारण आवश्यकताओं में ग्राहक वर्गों की संख्या के साथ तीव्रता से वृद्धि होती है। वास्तव में, कलन विधि 3-4 ग्राहक वर्गों के लिए अच्छी तरह से कार्य करता है,<ref name="casale">{{Cite journal | last1 = Casale | first1 = G. | title = मोमेंट्स की विधि द्वारा प्रदर्शन मॉडल का सटीक विश्लेषण| doi = 10.1016/j.peva.2010.12.009 | journal = Performance Evaluation | volume = 68 | issue = 6 | pages = 487–506 | year = 2011 | url = http://www.doc.ic.ac.uk/~gcasale/peva11mom.pdf| citeseerx = 10.1.1.302.1139 }}</ref> हालांकि यह सामान्यतः मॉडल के कार्यान्वयन और संरचना पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, ट्री-एमवीए विधि बड़े मॉडल के लिए स्केल कर सकती है यदि रूटिंग मैट्रिक्स विरल है।<ref name="hoyme">{{Cite journal | last1 = Hoyme | first1=K. P. | last2 = Bruell | first2 = S. C. | last3 = Afshari | first3=P. V. | last4 = Kain | first4 = R. Y. | title = एक वृक्ष-संरचित औसत मूल्य विश्लेषण एल्गोरिथम| doi = 10.1145/214419.214423 | journal = ACM Transactions on Computer Systems  | volume = 4 | issue = 2 | pages = 178–185  | year = 1986 | doi-access = free }}</ref>
-औसत प्रदर्शन मेट्रिक्स के लिए सटीक मान बड़े मॉडलों में क्षणों की विधि का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है, जिसके लिए लॉग-द्विघात समय की आवश्यकता होती है। क्षणों की विधि 10 वर्गों के ग्राहकों या कभी-कभी बड़े के साथ व्यवहार मॉडल में हल कर सकती है, जो आमतौर पर सटीक एमवीए के माध्यम से दुर्गम हैं।<ref name="casale" /><ref name="casale2">{{Cite journal | last1 = Casale | first1 = G. | title = CoMoM: A Class-Oriented Algorithm for Probabilistic Evaluation of Multiclass Queueing Networks | doi = 10.1016/j.peva.2010.12.009 | journal = IEEE Transactions on Software Engineering | volume = 35 | issue = 2 | pages = 162–177 | year = 2008 | url = https://ieeexplore.ieee.org/document/4641939 | citeseerx = 10.1.1.302.1139 }}</ref> यह तकनीक हालांकि आगमन प्रमेय का उपयोग नहीं करती है और क्यूइंग नेटवर्क के लिए राज्य की संभावनाओं के बुजेन के एल्गोरिदम को शामिल करने वाले रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने पर निर्भर करती है।
-अनुमानित एमवीए (एएमवीए) एल्गोरिदम, जैसे कि बार्ड-श्वित्ज़र विधि, इसके बजाय एक वैकल्पिक समाधान तकनीक प्रदान करती है जो मल्टीक्लास नेटवर्क पर भी कम जटिलता प्रदान करती है और आमतौर पर अत्यधिक सटीक परिणाम प्रदान करती है।<ref>{{Cite journal | last1 =  Zahorjan | first1 = John | last2 = Eager | first2 = Derek L. | last3 = Sweillam | first3 = Hisham M. | doi = 10.1016/0166-5316(88)90028-4 | title = अनुमानित औसत मूल्य विश्लेषण की सटीकता, गति और अभिसरण| journal = Performance Evaluation | volume = 8 | issue = 4 | pages = 255–270 | year = 1988 }}</ref>
+औसत निष्पादन मेट्रिक्स के लिए यथार्थ मान बड़े मॉडलों में ''मोमेंट्स की विधि'' का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है, जिसके लिए लॉग-द्विघात समय की आवश्यकता होती है। मोमेंट्स की विधि ग्राहकों के 10 वर्गों तक या कभी-कभी बड़े के साथ अभ्यास मॉडल में हल कर सकती है, जो यथार्थ एमवीए के माध्यम से सामान्यतः पहुंच योग्य नहीं होती हैं।<ref name="casale" /><ref name="casale2">{{Cite journal | last1 = Casale | first1 = G. | title = CoMoM: A Class-Oriented Algorithm for Probabilistic Evaluation of Multiclass Queueing Networks | doi = 10.1016/j.peva.2010.12.009 | journal = IEEE Transactions on Software Engineering | volume = 35 | issue = 2 | pages = 162–177 | year = 2008 | url = https://ieeexplore.ieee.org/document/4641939 | citeseerx = 10.1.1.302.1139 }}</ref> हालांकि यह तकनीक एराइवल प्रमेय का उपयोग नहीं करती है और कतारबद्ध तंत्र के लिए किसी स्थिति की प्रायिकताओं के सामान्यीकरण स्थिरांक को सम्मिलित करते हुए रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने पर निर्भर करती है।
-== एक्सटेंशन ==
-माध्य मान विश्लेषण एल्गोरिथम को [[PEPA]] मॉडल के एक वर्ग पर लागू किया गया है जो [[ कतारबद्ध नेटवर्क ]] और एक प्रमुख वितरण केंद्र के प्रदर्शन का वर्णन करता है।<ref>{{Cite journal | last1 = Thomas | first1 = N.| last2 = Zhao | first2 = Y.| doi = 10.1093/comjnl/bxq064 | title = PEPA मॉडल के एक वर्ग के लिए औसत मूल्य विश्लेषण| journal = [[The Computer Journal|Comput. J.]] | volume = 54 | issue = 5 | pages = 643–652 | year = 2010 | s2cid = 12824669| url = https://semanticscholar.org/paper/be54089677ac0fcf79c10d505491f43a36b33faf}}</ref>
+अनुमानित एमवीए (एएमवीए) एल्गोरिदम, जैसे कि बार्ड-श्विट्जर विधि, इसके बजाय वैकल्पिक समाधान तकनीक प्रदान करते हैं जो बहुवर्गी तंत्र पर भी कम जटिलता प्रदान करती है और सामान्यतः अत्यधिक यथार्थ परिणाम प्रदान करती है।<ref>{{Cite journal | last1 =  Zahorjan | first1 = John | last2 = Eager | first2 = Derek L. | last3 = Sweillam | first3 = Hisham M. | doi = 10.1016/0166-5316(88)90028-4 | title = अनुमानित औसत मूल्य विश्लेषण की सटीकता, गति और अभिसरण| journal = Performance Evaluation | volume = 8 | issue = 4 | pages = 255–270 | year = 1988 }}</ref>
+== संतति ==
+माध्य मान विश्लेषण कलन विधि [[ कतारबद्ध नेटवर्क |कतारबद्ध तंत्र]] और प्रमुख वितरण केंद्र के प्रदर्शन का वर्णन करने वाले [[PEPA|पीईपीए]] मॉडल के किसी वर्ग पर लागू किया गया है।<ref>{{Cite journal | last1 = Thomas | first1 = N.| last2 = Zhao | first2 = Y.| doi = 10.1093/comjnl/bxq064 | title = PEPA मॉडल के एक वर्ग के लिए औसत मूल्य विश्लेषण| journal = [[The Computer Journal|Comput. J.]] | volume = 54 | issue = 5 | pages = 643–652 | year = 2010 | s2cid = 12824669| url = https://semanticscholar.org/paper/be54089677ac0fcf79c10d505491f43a36b33faf}}</ref>
 == सॉफ्टवेयर ==
 *[http://jmt.sourceforge.net/JMVA.html JMVA], [[ जावा (प्रोग्रामिंग भाषा) ]] में लिखा गया एक टूल जो एमवीए को लागू करता है।<ref>{{Cite journal | last1 = Bertoli | first1 = M.| last2 = Casale | first2 = G.| last3 = Serazzi | first3 = G.| doi = 10.1145/1530873.1530877 | title = JMT: performance engineering tools for system modeling| journal = ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review | volume = 36 | issue = 4 | pages = 10 | year = 2009 | s2cid = 6920559| url = http://jmt.sourceforge.net/Papers/acm09jmt.pdf}}</ref>
-*[http://www.moreno.marzolla.name/software/queueing/queueing], [[जीएनयू ऑक्टेव]] के लिए एक पुस्तकालय जिसमें एमवीए शामिल है।<ref>{{Cite book | doi = 10.1007/978-3-319-10696-0_14| chapter = The Octave Queueing Package| title = सिस्टम का मात्रात्मक मूल्यांकन| volume = 8657| pages = 174–177| series = Lecture Notes in Computer Science| year = 2014| last1 = Marzolla | first1 = M. | isbn = 978-3-319-10695-3| s2cid = 4978676| chapter-url = https://semanticscholar.org/paper/4420ae815ada9fb3bbd22c8ceb40fc7db844f511}}</ref>
+*[http://www.moreno.marzolla.name/software/queueing/queueing], [[जीएनयू ऑक्टेव]] के लिए एक पुस्तकालय जिसमें एमवीए सम्मिलित है।<ref>{{Cite book | doi = 10.1007/978-3-319-10696-0_14| chapter = The Octave Queueing Package| title = सिस्टम का मात्रात्मक मूल्यांकन| volume = 8657| pages = 174–177| series = Lecture Notes in Computer Science| year = 2014| last1 = Marzolla | first1 = M. | isbn = 978-3-319-10695-3| s2cid = 4978676| chapter-url = https://semanticscholar.org/paper/4420ae815ada9fb3bbd22c8ceb40fc7db844f511}}</ref>
-*[https://github.com/line-solver/line Line], एक MATLAB टूलबॉक्स जिसमें सटीक और अनुमानित एमवीए एल्गोरिदम शामिल हैं।
+*[https://github.com/line-solver/line Line], एक MATLAB टूलबॉक्स जिसमें यथार्थ और अनुमानित एमवीए एल्गोरिदम सम्मिलित हैं।
 == यह भी देखें ==
@@ Line 78: / Line 75: @@
 {{Queueing theory}}
-[[Category: क्यूइंग सिद्धांत]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:Collapse templates]]
 [[Category:Created On 01/06/2023]]
+[[Category:Machine Translated Page]]
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+[[Category:Navigational boxes without horizontal lists]]
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+[[Category:Template documentation pages|Documentation/doc]]
+[[Category:Templates Vigyan Ready]]
+[[Category:Templates generating microformats]]
+[[Category:Templates that are not mobile friendly]]
+[[Category:Templates using TemplateData]]
+[[Category:Wikipedia metatemplates]]
+[[Category:क्यूइंग सिद्धांत]]

v t e Queueing theory
Single queueing nodes	D/M/1 queue M/D/1 queue M/D/c queue M/M/1 queue Burke's theorem M/M/c queue M/M/∞ queue M/G/1 queue Pollaczek–Khinchine formula Matrix analytic method M/G/k queue G/M/1 queue G/G/1 queue Kingman's formula Lindley equation Fork–join queue Bulk queue
Arrival processes	Poisson point process Markovian arrival process Rational arrival process
Queueing networks	Jackson network Traffic equations Gordon–Newell theorem Mean value analysis Buzen's algorithm Kelly network G-network BCMP network
Service policies	FIFO LIFO Processor sharing Round-robin Shortest job next Shortest remaining time
Key concepts	Continuous-time Markov chain Kendall's notation Little's law Product-form solution Balance equation Quasireversibility Flow-equivalent server method Arrival theorem Decomposition method Beneš method
Limit theorems	Fluid limit Mean-field theory Heavy traffic approximation Reflected Brownian motion
Extensions	Fluid queue Layered queueing network Polling system Adversarial queueing network Loss network Retrial queue
Information systems	Data buffer Erlang (unit) Erlang distribution Flow control (data) Message queue Network congestion Network scheduler Pipeline (software) Quality of service Scheduling (computing) Teletraffic engineering
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