In Fig. 4, we now choose a hyper-ex

In Fig. 4, we now choose a hyper-exponential distributed service time, with μ = [1 8 20] and P = [0.6 0.25 0.15]. The results characterizing the relationship between the number n of requested machines and the traffic intensity  are shown in Fig. 4 for N = 10000. The figure is similar to the exponential distributed service time case shown in Fig. 3. The difference is that there are only upper and lower bounds for the MWT class in this cenario. However, even though there is a certain gap between the upper and lower bounds for the MWT class, the number of requested operational machines is still different from other classes when n is large enough.

Kết quả (Việt) 1:

Trong hình 4, chúng tôi bây giờ chọn một thời gian dịch vụ phân phối siêu mũ, với μ = [1 8 20] và P = [0.6 0,25 0,15]. Kết quả characterizing mối quan hệ giữa n yêu cầu máy, số và cường độ lưu lượng truy cập được hiển thị trong hình 4 cho N = 10000. Con số này là tương tự như trường hợp thời gian dịch vụ phân phối mũ Hiển thị trong hình 3. Sự khác biệt là có được chỉ trên và thấp hơn giới hạn cho MWT lớp trong cenario này. Tuy nhiên, mặc dù có một khoảng cách nhất định giữa phía trên và thấp hơn giới hạn cho các lớp học MWT, số lượng các yêu cầu hoạt động máy là vẫn khác nhau từ các lớp khác khi n là đủ lớn.

Kết quả (Việt) 2:

Trong hình. 4, bây giờ chúng ta chọn một phân bố thời gian dịch vụ siêu nhanh, với μ = [1 8 20] và P = [0,6 0,25 0,15]. Các kết quả đặc trưng cho mối quan hệ giữa các số n của máy được yêu cầu và cường độ giao thông? được thể hiện trong hình. 4 cho N = 10000. Con số này là tương tự như trường hợp thời gian dịch vụ phân phối theo cấp số nhân trong hình. 3. Sự khác biệt là chỉ có trên và dưới giới hạn cho lớp MWt trong cenario này. Tuy nhiên, mặc dù có một khoảng cách nhất định giữa các giới hạn trên và dưới cho lớp MWt, số lượng máy hoạt động yêu cầu vẫn còn khác nhau từ các lớp khác khi n đủ lớn.