a.) Hạn chế về xem xét chất lượng mạng viễn thông qua mô hình toán học
Trễ và xác suất tràn bộ đệm là hai tham số thường dùng để xem xét đến chất lượng mạng viễn thông. Hai tham số đó là hàm phụ thuộc vào tốc độ, phân bố luồng lưu lượng, cấu hình, dung lượng và cơ chế xử lý của mạng hàng đợi. Một trong các mục tiêu chiến lược của việc quản lý điều khiển và định tuyến lưu lượng là tối thiểu
hóa hai đại lượng đã nêu. Việc tìm kiếm giải pháp toán tối ưu dùng mô hình toán
học xây dựng trên những quá trình ngẫu nhiên (đặc tính hóa luồng lưu lượng, giải
phóng hàng đợi, v.v…) là hướng đi đúng đắn nhưng đang gặp khó khăn do thiếu hụt
về phương pháp luận đối với việc mô tả chính xác các quá trình động học trong thế giới thực xảy ra với mạng viễn thông và về công cụ xử lý.
b.) Giới hạn từ đặc tínhổn định của các mô hình hệ thống trễ
Các mô hình hệ thống hàng đợi có dung lượng bộ đệm được giả thiết vô hạn
chỉ đạt đến cân bằng trạng thái khi A < n. Nhưng, mô hình hệ thống hàng đợi có dung lượng bộ đệm hữu hạn thì lại có thể đạt đến trạng thái cân bằng ngay cả khi A > n. Từ đó, đòi hỏi phải áp dụng lý thuyết “bất định hóa” các tham số và biến số để xác định những giới hạn cần thiết của mô hình tuyến tuyến hóa sử dụng. Đây là hướng mở để nghiên cứu tiếp.
c.) Giới hạn do các mô hình ngẫu nhiên sử dụng
Đối với các tiến trình đến không tuân theo phân bố Poisson, không chỉ
moment bậc thấp mà cả các moment bậc cao cũng làm ảnh hưởng đến kết quả và
khó có thể tìm được mô hình toán học biểu diễn chính xác tiến trình. Nên, áp dụng
thuần túy giả thuyết truyền thống như Poisson hay Markov vào các mạng lưu lượng
dịch vụ mới có thể dẫn đến kết quả thiếu chính xác. Nhưng, trong bất kỳ một tiến trình có phân bố ngẫu nhiên nào cũng luôn tồn tại một “vi quá trình Markov” và mô hình vi quá trình đó được sử dụng như một mô hình “chuẩn” để phát triển quá trình ngẫu nhiên phi Markov thành “tựa Markov”. Tất nhiên, đối mỗi quá trình ngẫu nhiên tồn tại trong thế giới thực sẽ chấp nhận một mô hình “chuẩn” khác nhau.
Những giới hạn thu được để một mô hình “tựa Markov” có đặc tính như mô hình “chuẩn” chính là những điều kiện đủ của quá trình tựa Markov hóa.
Các hệ thống hàng đợi FCFS, LCFS, SIRO có thời gian trễ trung bình của tất
cả các thành phần lưu lượng gần như nhau, chỉ hàng đợi SJF làm giảm đáng kể thời
gian trễ trung bình so với FCFS. Mô hình RR và PS có thời gian trễ tỉ lệ với thời
gian xử lý phần tử lưu lượng. Đây là một thuộc tính mong muốn của hệ thống xử lý
lưu lượng.