Jackson networkとは? わかりやすく解説

Weblio 辞書 > 学問 > OR事典 > Jackson networkの意味・解説 

ジャクソンネットワーク

読み方じゃくそんねっとわーく
【英】:Jackson network


目次

概要

ノードはひとつまたは複数窓口からなり指数分布にしたがうサービス時間サービス行いノードでのサービス終えた客は次のノードまたは外部確率的経路選択に したがって選ぶ待ち行列ネットワーク. 客をクラスにより区別しない外部からポアソン過程にしたがって客が到着する開放型と, 常に一定数の客が網内を循環している閉鎖型分けられるネットワーク状態の定常確率分布は積形式をもつ. 基本的なモデルとして重要なものであり,広く応用されている.

詳説

 ジャクソンネットワークの名は J.R.Jackson[5]に因る.1970年代後半から, 計算機システム評価応用されはじめた待ち行列網状態変化マルコフ過程として記述され, 平衡方程式の解である定常確率分布が積形式として陽に表される基本的なモデルとして重要なものとなっている.

 この待ち行列網の各ノード指数分布に従うサービス時間をもつ窓口からなり, 1つノードサービス終えた客が,その客の履歴によらず経路選択確率と呼ぶ一定の確率次のノードを選ぶモデルである.すなわち,M\, 個のノード1, 2, \ldots, M\, からなりノードi\, サービス率はそのノードにいる客数n\, 関数で,C_{i}\,(n) と表すことができる.例えば,ノードi\, サーバー数がc_{i}\, サービス時間分布サービス率\mu_{i}\, 指数分布ならば,C_i(n)=\min(n, c_{i})\mu_{i}\, である.ノードi\, サービス終えた客は経路選択確率r_{ij}\, ノードj\, 移動する

 この網は,外部からの客の到着仮定する開放型と,外部からの到着はなく,常に一定N\, の客が網内を移動する閉鎖型大別される開放型場合外部からの到着過程到着率\lambda\, ポアソン過程とする.外部から到着した客は確率r_{0i}\, ノードi\, 進みノードi\, サービス終了した客は確率r_{i0}\, で網から退去する少なくも一つi\, について,r_{i0}\,>0 とならなければならない閉鎖型場合すべてのi\, について,\textstyle \sum_{j=1}^Mp_{ij} =1\, とする. 経路選択確率r_{ij}\, からなる正方行列P\, とする.開放型場合,状態0\, があるため,P\, M+1\, 次となり,閉鎖型場合M\, 次となる. P\, マルコフ連鎖推移確率行列とみたとき,既約であると仮定する客のクラス複数場合混合型 については,発展した型であるBCMP型やケリー型などのネットワーク分類されるまた,外部からの到着があるが,系内に入ることができる客数に制限がある有限呼源(もしくは損失型)の場合外部一つノードとみなすことにより,閉鎖型帰着できる([5]参照).

積形式解

 この待ち行列網の状態を (n_1, n_2, \ldots, n_M)\, で表す. ここで n_i\, ノード i\, にいる客の数である. 定常状態確率p_{(n_1, n_2, \ldots, n_M)}\, とすれば, これは次のような積形式になる.



p_{(n_1, n_2, \ldots, n_M)}=G^{-1} \prod_{i=1}^M
\, \frac{\alpha_i^{n_i}}{\prod_{n=1}^{n_i} C_i(n)}


上記の積で n_i=0\, となる項は1とする. G\, 正規化定数であり, \alpha_i\, (i=1, 2, \ldots, M)\, トラフィック方程式呼ばれるつぎの方程式の解である.


\alpha_i = p_{0i}\lambda + \sum_{i=1}^M \alpha_j p_{ji}, 
 \quad i=1, 2, \ldots, M, \qquad 
\,  開放型

 
\alpha_i = \sum_{i=1}^M \alpha_j p_{ji}, 
 \quad i=1, 2, \ldots, M, \qquad
\,  開放型


この方程式は,各ノード毎に到着率退去率に等しいとして得られる1次連立方程式である.開放型場合,解\alpha_i\, 一人の客が網に到着してから退去するまでにノードi\, 訪問する平均回数ネットワークへの総到着率\lambda\, 乗じたのである閉鎖型場合は,トラヒック方程式P\, 定常確率求め方程式同一であり,さらに,例え\alpha_1=1\, とすれば\alpha_{i}\, ノード1到着してからまた次にそこに到着するまでの間にノードi\, 訪問する期待回数という意味をもつ.

定常分布が積形式となることから,開放型場合任意時点での,各ノードの列の長さ互いに独立になり,各ノードからの退去過程ポアソン過程になる.また,閉鎖型含め,どんな部分ネットワークに対しても,部分ネットワーク全体1つノード置き換えて,他の部分定常分布変えないようにすることができる. 長さ互いに独立になる.また,閉鎖型含め,各ノードからの退去過程ポアソン過程になる.したがって,どんな部分ネットワークに対しても,部分ネットワー%ク全体1つノード置き換えて,他の部分定常分布変えないようにすることができ, すなわち,ノートンの定理任意の部分ネットワークに対して成り立つ[11].さらに,1つノードへの各到着時点で,到着した客が見るネットワークの状態の分布任意時点の状態分布一致する.これを到着定理という.ただし,網が閉鎖型場合には,任意時点分布として,到着した客を除いた網を使う.さらにその客の退去時点での分布も同様であり[6],この分布でのもとで,ノードi\, 到着してから,次にそこに戻るまでの平均周期時間ノードごとの平均訪問回数平均待ち時間の積の総和となること等が求まる

正規化定数と性能評価量の計算

 積形式解から定常分布求めるためには正規化定数計算が必要である.開放型場合は容易であるが,閉鎖型場合には,可能な状態が\textstyle \sum_{i=1}^M n_i=N\, 満たすもに限られるので,工夫が必要である.例えば,閉鎖型正規化定数計算する方法として,たたみ込み法平均値解析法知られている.[2].たたみこみ法では, ノード i\, 対し, N+1\, 次元ベクトル


X_i=(X_i(0), X_i(1), \ldots, X_i(N)), 
 \quad X_i(0)=1, X_i(n)= \frac {\alpha_i^{n}} {\Pi_{j=1}^n C_{i}(j)} \quad (n>0), 
 \ n>0
\,


とし,G=(X_1*X_2*...*X_M){\mathbf 1}\, 与える.*\, ベクトルたたみ込み演算である.定常分布が求まれば,スループット平均待ち行列長計算比較的簡単である.しかし,正規化定数計算することなく直接平均待ち行列長計算する方法もある.例えば,平均値解析法到着定理Littleの公式を応用し平均列長などを系内客数N\, について0から繰り返し計算する方法である.各ノードでの平均待ち時間到着時点での平均列長と平均サービス時間から求まる規律例え先着順であることが本質的である.

待ち時間

 待ち時間分布については,特殊な網について考察されている.開放型で,サーバー数が1のノード(規律先着順)が直列並んでいる網もJackson型の一つであるが,この網で一人の客の各ノードでの滞在時間互いに独立であることがバークの定理として知られている[1],[9].これを閉鎖型にした場合,すなわち,最後ノード退去した客は必ず最初ノードに戻る周期的な網でも,一周する間の一人の客の各ノードでの滞在時間同時分布一種の積の形となる[10].一人の客が他の客に追い越されるとがない(overtake free)という性質本質的であり,バークの定理は,この影響がない最初最後ノードでのサーバー数が複数場合でも成り立つ.特に最後ノードサービス時間分布任意でよい.その他,セントラルサーバモデル規律プロセッサシェアリングである場合研究もある.(例えば[8]).

負の客とシグナル

 ジャクソンネットワークの特徴は,ネットワーク内のノード滞在する客数を要素とするベクトルを状態に取ると連続時間マルコフ連鎖により表されることにある.1990年代に[4]は,到着すると客数を減らす負の客という概念導入し同様なマルコフ連鎖によるモデル化行い,ジャクソンネットワークと同様な形式定常分布をもつことを証明した到着客が待ち行列並んだ後にサービス受けず退去することがあるので,各ノードへの通常の客の総到着率減少し,客の強制退去考慮した線形トラヒック方程式の解として求められる定常分布はこの変更された総到着率使って表すことができる.その後,このモデルは,負の客複数ノード瞬間的に動き回るシグナル到着ネットワーク拡張され,積形式定常分布をもつことが証明されている([3]参照).例えば,各ノード集団サービスが行われるジャクソン型と同様なネットワークで,予定され大きさ集団サービスされた集団のみ1つの客となり経路選択するモデルは,シグナル到着ジャクソンネットワークの例である.

集団移動型

 ジャクソンネットワークと同様にポアソン到着サービス時間指数分布に従うモデルで,集団到着集団退去があるモデルもあり,集団移動型と呼ばれる.このモデル上記述べた特別な場合除いて,積形式定常分布もたないが,サービス集団大きさノードごとに独立であり経路の選択集団ごとにまとめて行われる場合には,定常分布の補分布の上限を与える積形式分布知られている(\[7],[12]参照).また,このモデルは,サービス完了時刻ネットワーク変化を追うと離散時間型のモデル見なすともできる






参考文献

[1] P. J. Burke, "The Output Process of a Stationary M/M/s Queuing System, The Annals of Mathematical Statistics, 39 (1968), 1144-1152.

[2] K. M. Chandy and C. H. Sauer, "Computational Algorithms for Product Form Queueing Networks," Communications of the Association for Computing Machinery, 23 (1980), 573-583.

[3]X. Chao, M. Miyazawa and M. Pinedo, Queueing Networks; customers, signals and product form solutions, Wiley, 1999.

[4]E. Gelenbe, ``Product-form queueing networks with negative and positive customers, Journal of Applied Probability}, (1991), 656--663.

[5] J. R. Jackson, "Jobshop-like Queueing Systems," Management Science, 10 (1963), 131-142.

[6]T. Kawashima, ``A Property of two Palm measures in queueing networks and its applications,Journal of the Operations Research Society of Japan, (1982), 16--28.

[7]M. Miyazawa, P. Taylor, ``A geometric product-form distribution for a queueing network with nonstandard batch arrivals and batch transfers, Advances in Applied Probability 29, (1997), 523--544.

[8] J. A. Morrison and D. Mittra, "Heavy-usage Asymptotic Expansions for the Waiting Time in Closed Processor-sharing Systems with Multiple Casese," Advances in Applied Probability, 17 (1985), 163-185.

[9] E. Reich "Note on Queues in Tandem," The Annals of Mathematical Statistics, 34 (1963), 338-341.

[10] R. Schassberger and H. Daduna. "Sojourn Times in Queueing Networks with Multiserver Nodes," Journal of Applied Probability, 24 (1987), 511-521.

[11] J. Walrand, An Introduction to Queueing Networks, Prentice Hall, 1988.

[12]H. Yamashita, M. Miyazawa,``Product form queueing networks with concurrent movements, . Advances in Applied Probability, 30 (1998), 1111--1129.


ジャクソンネットワーク

読み方じゃくそんねっとわーく
【英】:Jackson network


目次

概要

ノードはひとつまたは複数窓口からなり指数分布にしたがうサービス時間サービス行いノードでのサービス終えた客は次のノードまたは外部確率的経路選択に したがって選ぶ待ち行列ネットワーク. 客をクラスにより区別しない外部からポアソン過程にしたがって客が到着する開放型と, 常に一定数の客が網内を循環している閉鎖型分けられるネットワーク状態の定常確率分布は積形式をもつ. 基本的なモデルとして重要なものであり,広く応用されている.

詳説

 ジャクソンネットワークの名は J.R.Jackson[5]に因る.1970年代後半から, 計算機システム評価応用されはじめた待ち行列網状態変化マルコフ過程として記述され, 平衡方程式の解である定常確率分布が積形式として陽に表される基本的なモデルとして重要なものとなっている.

 この待ち行列網の各ノード指数分布に従うサービス時間をもつ窓口からなり, 1つノードサービス終えた客が,その客の履歴によらず経路選択確率と呼ぶ一定の確率次のノードを選ぶモデルである.すなわち,M\, 個のノード1, 2, \ldots, M\, からなりノードi\, サービス率はそのノードにいる客数n\, 関数で,C_{i}\,(n) と表すことができる.例えば,ノードi\, サーバー数がc_{i}\, サービス時間分布サービス率\mu_{i}\, 指数分布ならば,C_i(n)=\min(n, c_{i})\mu_{i}\, である.ノードi\, サービス終えた客は経路選択確率r_{ij}\, ノードj\, 移動する

 この網は,外部からの客の到着仮定する開放型と,外部からの到着はなく,常に一定N\, の客が網内を移動する閉鎖型大別される開放型場合外部からの到着過程到着率\lambda\, ポアソン過程とする.外部から到着した客は確率r_{0i}\, ノードi\, 進みノードi\, サービス終了した客は確率r_{i0}\, で網から退去する少なくも一つi\, について,r_{i0}\,>0 とならなければならない閉鎖型場合すべてのi\, について,\textstyle \sum_{j=1}^Mp_{ij} =1\, とする. 経路選択確率r_{ij}\, からなる正方行列P\, とする.開放型場合,状態0\, があるため,P\, M+1\, 次となり,閉鎖型場合M\, 次となる. P\, マルコフ連鎖推移確率行列とみたとき,既約であると仮定する客のクラス複数場合混合型 については,発展した型であるBCMP型やケリー型などのネットワーク分類されるまた,外部からの到着があるが,系内に入ることができる客数に制限がある有限呼源(もしくは損失型)の場合外部一つノードとみなすことにより,閉鎖型帰着できる([5]参照).

積形式解

 この待ち行列網の状態を (n_1, n_2, \ldots, n_M)\, で表す. ここで n_i\, ノード i\, にいる客の数である. 定常状態確率p_{(n_1, n_2, \ldots, n_M)}\, とすれば, これは次のような積形式になる.



p_{(n_1, n_2, \ldots, n_M)}=G^{-1} \prod_{i=1}^M
\, \frac{\alpha_i^{n_i}}{\prod_{n=1}^{n_i} C_i(n)}


上記の積で n_i=0\, となる項は1とする. G\, 正規化定数であり, \alpha_i\, (i=1, 2, \ldots, M)\, トラフィック方程式呼ばれるつぎの方程式の解である.


\alpha_i = p_{0i}\lambda + \sum_{i=1}^M \alpha_j p_{ji}, 
 \quad i=1, 2, \ldots, M, \qquad 
\,  開放型

 
\alpha_i = \sum_{i=1}^M \alpha_j p_{ji}, 
 \quad i=1, 2, \ldots, M, \qquad
\,  開放型


この方程式は,各ノード毎に到着率退去率に等しいとして得られる1次連立方程式である.開放型場合,解\alpha_i\, 一人の客が網に到着してから退去するまでにノードi\, 訪問する平均回数ネットワークへの総到着率\lambda\, 乗じたのである閉鎖型場合は,トラヒック方程式P\, 定常確率求め方程式同一であり,さらに,例え\alpha_1=1\, とすれば\alpha_{i}\, ノード1到着してからまた次にそこに到着するまでの間にノードi\, 訪問する期待回数という意味をもつ.

定常分布が積形式となることから,開放型場合任意時点での,各ノードの列の長さ互いに独立になり,各ノードからの退去過程ポアソン過程になる.また,閉鎖型含め,どんな部分ネットワークに対しても,部分ネットワーク全体1つノード置き換えて,他の部分定常分布変えないようにすることができる. 長さ互いに独立になる.また,閉鎖型含め,各ノードからの退去過程ポアソン過程になる.したがって,どんな部分ネットワークに対しても,部分ネットワー%ク全体1つノード置き換えて,他の部分定常分布変えないようにすることができ, すなわち,ノートンの定理任意の部分ネットワークに対して成り立つ[11].さらに,1つノードへの各到着時点で,到着した客が見るネットワークの状態の分布任意時点の状態分布一致する.これを到着定理という.ただし,網が閉鎖型場合には,任意時点分布として,到着した客を除いた網を使う.さらにその客の退去時点での分布も同様であり[6],この分布でのもとで,ノードi\, 到着してから,次にそこに戻るまでの平均周期時間ノードごとの平均訪問回数平均待ち時間の積の総和となること等が求まる

正規化定数と性能評価量の計算

 積形式解から定常分布求めるためには正規化定数計算が必要である.開放型場合は容易であるが,閉鎖型場合には,可能な状態が\textstyle \sum_{i=1}^M n_i=N\, 満たすもに限られるので,工夫が必要である.例えば,閉鎖型正規化定数計算する方法として,たたみ込み法平均値解析法知られている.[2].たたみこみ法では, ノード i\, 対し, N+1\, 次元ベクトル


X_i=(X_i(0), X_i(1), \ldots, X_i(N)), 
 \quad X_i(0)=1, X_i(n)= \frac {\alpha_i^{n}} {\Pi_{j=1}^n C_{i}(j)} \quad (n>0), 
 \ n>0
\,


とし,G=(X_1*X_2*...*X_M){\mathbf 1}\, 与える.*\, ベクトルたたみ込み演算である.定常分布が求まれば,スループット平均待ち行列長計算比較的簡単である.しかし,正規化定数計算することなく直接平均待ち行列長計算する方法もある.例えば,平均値解析法到着定理Littleの公式を応用し平均列長などを系内客数N\, について0から繰り返し計算する方法である.各ノードでの平均待ち時間到着時点での平均列長と平均サービス時間から求まる規律例え先着順であることが本質的である.

待ち時間

 待ち時間分布については,特殊な網について考察されている.開放型で,サーバー数が1のノード(規律先着順)が直列並んでいる網もJackson型の一つであるが,この網で一人の客の各ノードでの滞在時間互いに独立であることがバークの定理として知られている[1],[9].これを閉鎖型にした場合,すなわち,最後ノード退去した客は必ず最初ノードに戻る周期的な網でも,一周する間の一人の客の各ノードでの滞在時間同時分布一種の積の形となる[10].一人の客が他の客に追い越されるとがない(overtake free)という性質本質的であり,バークの定理は,この影響がない最初最後ノードでのサーバー数が複数場合でも成り立つ.特に最後ノードサービス時間分布任意でよい.その他,セントラルサーバモデル規律プロセッサシェアリングである場合研究もある.(例えば[8]).

負の客とシグナル

 ジャクソンネットワークの特徴は,ネットワーク内のノード滞在する客数を要素とするベクトルを状態に取ると連続時間マルコフ連鎖により表されることにある.1990年代に[4]は,到着すると客数を減らす負の客という概念導入し同様なマルコフ連鎖によるモデル化行い,ジャクソンネットワークと同様な形式定常分布をもつことを証明した到着客が待ち行列並んだ後にサービス受けず退去することがあるので,各ノードへの通常の客の総到着率減少し,客の強制退去考慮した線形トラヒック方程式の解として求められる定常分布はこの変更された総到着率使って表すことができる.その後,このモデルは,負の客複数ノード瞬間的に動き回るシグナル到着ネットワーク拡張され,積形式定常分布をもつことが証明されている([3]参照).例えば,各ノード集団サービスが行われるジャクソン型と同様なネットワークで,予定され大きさ集団サービスされた集団のみ1つの客となり経路選択するモデルは,シグナル到着ジャクソンネットワークの例である.

集団移動型

 ジャクソンネットワークと同様にポアソン到着サービス時間指数分布に従うモデルで,集団到着集団退去があるモデルもあり,集団移動型と呼ばれる.このモデル上記述べた特別な場合除いて,積形式定常分布もたないが,サービス集団大きさノードごとに独立であり経路の選択集団ごとにまとめて行われる場合には,定常分布の補分布の上限を与える積形式分布知られている(\[7],[12]参照).また,このモデルは,サービス完了時刻ネットワーク変化を追うと離散時間型のモデル見なすともできる






参考文献

[1] P. J. Burke, "The Output Process of a Stationary M/M/s Queuing System, The Annals of Mathematical Statistics, 39 (1968), 1144-1152.

[2] K. M. Chandy and C. H. Sauer, "Computational Algorithms for Product Form Queueing Networks," Communications of the Association for Computing Machinery, 23 (1980), 573-583.

[3]X. Chao, M. Miyazawa and M. Pinedo, Queueing Networks; customers, signals and product form solutions, Wiley, 1999.

[4]E. Gelenbe, ``Product-form queueing networks with negative and positive customers, Journal of Applied Probability}, (1991), 656--663.

[5] J. R. Jackson, "Jobshop-like Queueing Systems," Management Science, 10 (1963), 131-142.

[6]T. Kawashima, ``A Property of two Palm measures in queueing networks and its applications,Journal of the Operations Research Society of Japan, (1982), 16--28.

[7]M. Miyazawa, P. Taylor, ``A geometric product-form distribution for a queueing network with nonstandard batch arrivals and batch transfers, Advances in Applied Probability 29, (1997), 523--544.

[8] J. A. Morrison and D. Mittra, "Heavy-usage Asymptotic Expansions for the Waiting Time in Closed Processor-sharing Systems with Multiple Casese," Advances in Applied Probability, 17 (1985), 163-185.

[9] E. Reich "Note on Queues in Tandem," The Annals of Mathematical Statistics, 34 (1963), 338-341.

[10] R. Schassberger and H. Daduna. "Sojourn Times in Queueing Networks with Multiserver Nodes," Journal of Applied Probability, 24 (1987), 511-521.

[11] J. Walrand, An Introduction to Queueing Networks, Prentice Hall, 1988.

[12]H. Yamashita, M. Miyazawa,``Product form queueing networks with concurrent movements, . Advances in Applied Probability, 30 (1998), 1111--1129.


「Jackson network」の例文・使い方・用例・文例

Weblio日本語例文用例辞書はプログラムで機械的に例文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。


英和和英テキスト翻訳>> Weblio翻訳
英語⇒日本語日本語⇒英語
  

辞書ショートカット

すべての辞書の索引

「Jackson network」の関連用語

Jackson networkのお隣キーワード
検索ランキング

   

英語⇒日本語
日本語⇒英語
   



Jackson networkのページの著作権
Weblio 辞書 情報提供元は 参加元一覧 にて確認できます。

   
日本オペレーションズ・リサーチ学会日本オペレーションズ・リサーチ学会
Copyright (C) 2024 (社)日本オペレーションズ・リサーチ学会 All rights reserved.
Tanaka Corpusのコンテンツは、特に明示されている場合を除いて、次のライセンスに従います:
 Creative Commons Attribution (CC-BY) 2.0 France.
この対訳データはCreative Commons Attribution 3.0 Unportedでライセンスされています。
浜島書店 Catch a Wave
Copyright © 1995-2024 Hamajima Shoten, Publishers. All rights reserved.
株式会社ベネッセコーポレーション株式会社ベネッセコーポレーション
Copyright © Benesse Holdings, Inc. All rights reserved.
研究社研究社
Copyright (c) 1995-2024 Kenkyusha Co., Ltd. All rights reserved.
日本語WordNet日本語WordNet
日本語ワードネット1.1版 (C) 情報通信研究機構, 2009-2010 License All rights reserved.
WordNet 3.0 Copyright 2006 by Princeton University. All rights reserved. License
日外アソシエーツ株式会社日外アソシエーツ株式会社
Copyright (C) 1994- Nichigai Associates, Inc., All rights reserved.
「斎藤和英大辞典」斎藤秀三郎著、日外アソシエーツ辞書編集部編
EDRDGEDRDG
This page uses the JMdict dictionary files. These files are the property of the Electronic Dictionary Research and Development Group, and are used in conformance with the Group's licence.

©2024 GRAS Group, Inc.RSS