Sắp xếp lại các dữ liệu ngẫu nhiên trong một vùng được xem là một công cụ quan trọng trong việc xử lý giá trị ngẫu nhiên:
− Dùng để xem xét sự thay đổi bên trong xảy ra do sự thay đổi tham số. − Dùng so sánh các hệ thống khác nhau.
− Dùng tính xắp xỉ độ khó của một hệ thống thành một hệ thống đơn giản hơn.
− Dùng tính giá trị biên của người sử dụng một hệ thống.
Luận văn tập trung vào hệ thống đề xuất của Faler Gani: Tiến trình X được xem là chận hơn Y nếu sự biến thiên ngẫu nhiên của X là lâu hơn Y để vượt qua một giá trị xác định trước. Điều này là quan trọng trong việc phân tích khả năng của một hệ thống tính toán phân phối và hệ thống thông tin, ví dụ như thời gian đáp ứng của các truy vấn vào Search-engine.
Luận văn đề cập đến các tham số đủ trong hệ thống mạng , cho việc sắp xếp mức thông LCO (level crossing ordring) của xử lý Semi-Markov (SMPs), sau đó
xét đến chuỗi rời rạc Markov theo thời gian (DTMCs) và chuỗi liên tục Markov theo thời gian (CTMCs). Hơn nữa, luận văn cũng đề cập đến các thuật toán của DTMCs, SMPs, CTMCs, dùng để tăng sự so sánh giữa hai hệ thống thông tin khi đo đạc khả năng phân phối các mức thời gian trên mức thông LC (level crossing), ví dụ như thời gian mong muốn để đạt được các mức tiêu chuẩn trong việc chiếm giữ bộ đệm.
Ở đây luận văn tóm tắt các kết quả và thuật toán trong việc LCO các giá trị ngẫu nhiên.[13]