PME分布业务源的M/G/1排队模型研究

传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式不适用于呈现自相似性(或称为长相关性)的通信网络业务流量,但在利用M/G/1模型进行排队分析时,重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,从而进行排队性能分析非常困难。该文引入一类混合指数分布并证明此类分布服从Pareto重尾分布,得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数γ=3/2时的服务时间分布及其LST变换推广到更—般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布业务源的M/G/1模型排队等待时间分析问题。

MArP风险过程破产时间的改进算法

文章分析索赔服从PH分布下的MArP风险过程,提出这一风险过程破产时间的改进算法.即,将MArP风险过程转化为Markov流体队列（MFQ）,基于Erlang分布,构造初始水平为0的MFQ序列,应用MFQ理论,得到了MArP风险过程破产时间的LST的趋近表示式,进而给出最终破产概率以及破产赤字分布的改进算法。

阈值分红策略下具有PH索赔分布的风险过程的破产时间分析

本文分析阈值分红策略下具有PH索赔分布的风险过程,并给出计算这一风险模型的新破产时间的方法.将阈值分红策略下的风险过程转化为有限容量的Markov流体队列(FMFQ)模型,在FMFQ模型中,引入一个新的连续积累过程用以刻画FMFQ中系统在特定状态中的停留时间,从而得到风险过程的破产时间.应用FMFQ理论及转换关系,得到阈值分红策略下具有PH索赔分布的风险过程破产时间的Laplace-Stieltjes变换(LST)表示式,并给出风险过程的最终破产概率的解析表示式.