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Enregistrement W2078485538 · doi:10.1109/glocomw.2013.6825003

Erlang analysis of cellular networks using stochastic Petri nets and user-in-the-loop extension for demand control

2013· article· en· W2078485538 sur OpenAlexaff
Rainer Schoenen, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlang (programming language)Computer scienceStochastic Petri netPetri netMarkov chainComputer networkDistributed computingErlang distributionProvisioningReal-time computingTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular networks face severe challenges due to the expected growth of application data rate demand with an increase rate of 100% per year. Over-provisioning capacity has been the standard approach to reduce the risk of overload situations. Traditionally in telephony networks, call blocking and overload probability have been analyzed using the Erlang-B and Erlang-C formulas, which model limited capacity communication systems without or with session request buffers, respectively. While a closed-form expression exists for the blocking probability for constant load and service, a steady-state Markov chain (MC) analysis can always provide more detailed data, as long as the Markov property of the arrival and service processes hold. However, there is a significant modeling advantage by using the stochastic Petri net (SPN) paradigm to model the details of such a system. In addition, software tool support allows getting numeric analysis results quickly by solving the state probabilities in the background and without the need to run any simulation. Because of this efficiency, the equivalent SPN model of the Engset, Erlang-B and Erlang-C situation is introduced as novelty in this paper. Going beyond the original Erlang scenario, the user-in-the-loop (UIL) approach of demand shaping by closed-loop control is studied as an extension. In UIL, demand control is implemented by a dynamic usage-based tariff which motivates users to reduce or postpone the use of applications on their smart phone in times of light to severe congestion. In this paper, the effect of load on the price and demand reduction is modeled with an SPN based on the classical Erlang Markov chain structure. Numeric results are easily obtained and presented in this paper, including probability density functions (PDF) of the load situation, and a parameter analysis showing the effectiveness of UIL to reduce the overload probability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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