The relevance of studies in queuing theory in social systems has inspired its adoption in other mainstream technologies with its application in distributed and communication systems becoming an intense research domain. Considerable work has been done regarding the application of the impatient queuing phenomenon in distributed computing to achieve optimal resource sharing and allocation for performance improvement. Generally, there are two types of common impatient queuing behaviour that have been well studied, namely balking and reneging, respectively. In this survey, we are interested in the third type of impatience: jockeying, a phenomenon that draws origins from impatient customers switching from one queue to another. This survey chronicles classical and latest efforts that labor to model and exploit the jockeying behaviour in queuing systems, with a special focus on those related to information and communication systems, especially in the context of Multi-Access Edge Computing. We comparatively summarize the reviewed literature regarding their methodologies, invoked models, and use cases.


翻译:排队理论在社会系统中的研究相关性激发了其在其他主流技术中的采用,其在分布式和通信系统中的应用已成为一个密集的研究领域。关于分布式计算中不耐烦排队现象的应用已开展了大量工作,旨在实现最优资源共享与分配以提升性能。通常,已有两种常见的不耐烦排队行为得到深入研究,即止步与放弃。本综述关注第三种不耐烦类型:换队,这一现象源于不耐烦顾客在不同队列间切换的行为。本综述系统梳理了为建模和利用排队系统中换队行为所付出的经典与最新努力,特别聚焦于信息和通信系统相关研究,尤其是在多接入边缘计算背景下的应用。我们通过方法论、调用模型和用例三个维度对文献进行了比较性总结。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
132+阅读 · 2021年6月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
49+阅读 · 2021年9月11日
Arxiv
20+阅读 · 2021年2月28日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
VIP会员
最新内容
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:13
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
11+阅读 · 4月21日
相关VIP内容
专知会员服务
132+阅读 · 2021年6月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
49+阅读 · 2021年9月11日
Arxiv
20+阅读 · 2021年2月28日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员