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Type: Tese de Doutorado
Title: Função estocástica de tempo de percurso
Authors: Paula de Campos Oliveira
First Advisor: Frederico Rodrigues Borges da Cruz
First Co-advisor: Luiz Henrique Duczmal
First Referee: Roberto da Costa Quinino
Second Referee: Oriane Magela Neto
Third Referee: Anderson Ribeiro Duarte
metadata.dc.contributor.referee4: Michel Ferreira da Silva
Abstract: Aplicamos redes de filas finitas dependentes do estado para modelar o tempo de percurso em sistemas de comunicação móvel. Embora tenham sido utilizadas com sucesso no passado na modelagem de tráfego de veículos, não conhecemos aplicação dos modelosdependentes do estado aos sistemas de comunicação móveis. A novidade dos modelos de redes de filas finitas dependentes do estado é que o fenômeno do congestionamento é explicitamente considerado, ou seja, a velocidade de percurso do usuário decai quando onúmero de usuários do sistema aumenta. Apresentamos uma descrição detalhada do modelo de simulação para estimar as medidas de desempenho de redes de filas dependente do estado e mostramos resultados computacionais para um vasto conjunto de instâncias.Como mostramos, os modelos dependentes do estado levam a novas e interessantes conclusões como, por exemplo, que em alguns casos uma mistura de distribuições irá descrever melhor o tempo de residência em células do que as distribuições de probabilidadesclássicas comumente utilizadas.
Abstract: We apply finite state-dependent queueing networks to model travel time in mobile communication systems. Although they have been successfully used in the past to model vehicular traffic, state-dependent models have not been applied to mobile communication systems, to the best of our knowledge. The novelty of state-dependent stochastic mobilitymodels is that the congestion phenomenon is explicitly considered, that is, the user speeds fall when the number of users in the system increases. We present a detailed description of the simulation model used to estimate the performance measures of the queueing networksand show computational results for a comprehensive set of instances. As we show, finite state-dependent stochastic models bring interesting new insights, for instance, that in some cases mixed bimodal distributions will better describe the cell residence time of a call than the classical probability distributions used in the past.
Subject: Estatística
Análise estocástica
Métodos de simulação
Teoria das filas
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-8AVM68
Issue Date: 27-Aug-2010
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