N—策略M/G/1/∞(E,MV)排队系统的一个递推公式

在文献[1]的基础上,利用嵌入Markow链和PASTA性质,得到了N-策略M/G/1/∞(E,MV)排队系统在任意时刻队长平稳分布的递推公式.

M/G/1/∞(E,MV)排队系统的注记

考虑M/G/1/∞(E,MV)排队系统,利用全概率分解技术和Laplace-Stieltjes变换,得到了忙期开始时顾客数的分布律,并给出剩余休假时间分布函数的一种证明.

具有随机检修-策略M/G/1系统队长的瞬态与稳态分析

研究一个具有随机检修<p,Y>-策略的M/G/1排队系统,当系统变空时,以概率p(0≤p≤1)对系统进行检修,且检修时间是具有任意分布的随机变量。首先,分析了队长的嵌入马尔可夫链,得到了其稳态分布的概率母函数。其次,讨论了在任意时刻t队长的瞬态分布,得到了队长的瞬态分布关于时间t的拉普拉斯变换表达式。在队长瞬态分析的基础上,应用洛必达法则,通过直接计算获得了在任意时刻队长的稳态分布的递推式,给出了稳态队长的随机分解结构。最后,建立了系统的费用模型,并通过数值实例得到了使系统费用最少的最优检修策略。

有Bernoulli检修与顾客进入控制策略的M/G/1可修排队的可靠性

本文研究一个具有Bernoulli检修与顾客进入控制策略的M/G/1可修排队模型,其中服务台在服务顾客期间可能发生故障.Bernoulli检修与顾客进入控制策略是指每当系统变空时依概率p(0≤p≤1)进入检修,或者依概率(1−p)不进入检修而是等待下一个顾客进入系统后直接开始服务,而且在系统的检修期内至多允许N个顾客进入.运用更新过程理论、全概率分解技术与拉普拉斯变换工具,我们对系统的一些可靠性指标进行了讨论,例如时刻t服务台处于故障状态的概率、在(0,t]内服务台的平均失效次数等等.最后通过数值计算研究了一些系统参数对系统可靠性指标的影响.

N-策略与Min(N,V)-策略的M/G/1/∞排队系统等待时间的随机分解结构

在一些关于N-策略休假的M/G/1/∞排队模型研究中,由于顾客的等待时间与该顾客到达时刻以后的输入间隔时间不再独立,因此对顾客的稳态等待时间分布的讨论较为困难,更多是集中在系统的稳态队长和附加队长的讨论上,很少有文献讨论顾客的稳态等待时间及其随机分解.本文首先考虑经典N-策略休假的M/G/1/∞排队系统,讨论了顾客的稳态等待时间分布,给出了顾客的稳态等待时间的随机分解结果和顾客的附加延迟时间分布的显式表达式,同时,指出了已有结果的错误.其次,我们考虑在多重休假和单重休假下具有Min(N,V)-策略控制的M/G/1/∞排队系统,给出了顾客的稳态等待时间的随机分解结果,获得了顾客的平均稳态等待时间和平均附加延迟时间表达式.特别地,通过本文可直接获得一些特殊排队系统的相应结果.

负顾客的M/G/1排队模型

人们已对M/G/1排队模型作了大量的研究工作 ,而且在理论和应用方面都得到了许多满意的结果 笔者研究一类负顾客的M/G/1排队模型 ,从而得到这一模型各种排队指标 服务规则是后到先服务 (LCFS) ,负顾客抵消排队系统中的第一个顾客 (RCH)和强占重复再抽样(PRR) 特别地指出负顾客可以接受服务 ,正顾客也可以抵消负顾客 ,即正负顾客处在对等的位置上

一类具有两个服务阶段、反馈的M/G/1重试排队系统

研究了一个具有两个服务阶段带反馈的M/G/1重试排队系统.在假定重试区域中只有队首的顾客允许重试的情况下,重试时间分布具有一般分布时,证明了系统存在稳态的充分必要条件.利用向量马氏过程的方法求得了稳态时系统队长和重试区域中队长分布、顾客的平均等待时间、重试期间服务台处于空闲的概率、重试区域为空的概率.并指出所讨论的重试排队在把系统中服务台空闲的时间看作休假的情况下也满足随机分解的性质.

推广的(t，T)策略下M/G/1排队系统队长分布的递推解及最优策略

本文考虑当系统变空后的延迟关闭时间为一般概率分布的(t,T)策略下的M/G/1/排队系统。通过引进"服务员忙期"和使用全概率分解技术,首次研究了系统在任意时刻队长的瞬态性质,导出了队长瞬态分布的L变换的递推表达式和稳态分布的递推表达式,进一步得出了系统稳态队长的随机分解结果。最后,建立系统的费用结构模型,讨论了系统变空后的最优关闭时间,并给出了具体数值计算例子。

优先权的N策略M/G/1排队在通信网中的应用

分析通信网中带有两个优先权的N策略M/G/1排队系统的性能,利用补充变量法对此排队系统的状态转移方程进行分析,获得了带有两个优先权的N策略M/G/1排队系统的队长分布母函数及通信网缓冲器中的平均队长,并对两个优先权排队进一步讨论。

混合服务方式下的M_1+M_2/G/1轮询系统的平均运行周期

本文给出了混合服务方式下的M1+M2 /G/1轮询系统平均运行周期的解析表达式。通过分析现有局域网协议模型的局限性,本文提出了更接近实际局域网协议的两类信息轮询系统模型,即M1+M2 /G/1系统;并且求解出该模型的平均运行周期的解析表达式以及不同稳定条件下的修正解析表达式; 最后通过仿真验证了理论结果的正确性。

具有两种故障状态的M/G/1可修排队系统

人们已对可修的M G 1排队系统做了大量的研究工作 ,但大多只研究了具有一种故障状态的可修排队系统 而笔者研究了具有两种故障状态 (正常和异常 )的M G 1可修排队系统 其中正常故障状态是由于服务台的寿命终止而引起系统失效 ,其修理时间为正常故障修理时间 ;异常故障状态是由于服务员操作失误等其他原因而造成系统失效 其修理时间为异常故障修理时间 假定服务台的寿命具有负指数分布 ,修理时间和服务时间均为一般分布

M/G/1排队系统的性能灵敏度估计与仿真

对具有一般分布的排队系统-M/G/1排队系统给出了一种通过其嵌入Markov链来计算系统势能及性能导数的仿真算法。由于该算法基于分析系统的一条单一样本轨道,故可直接用于系统的控制与优化。最后提供一个数值例子来表明该算法的应用。

附有选择性服务与无等待能力的M/G/1排队系统稳定性分析

研究附有选择性服务与无等待能力的M/G/1排队系统。通过对描述其系统行为的偏微分方程组的规范化,将其转化为Banach空间中抽象的Cauchy问题。然后,利用强连续有界线性算子半群理论,证明了系统的非负稳定解恰是系统算子的0本征值对应的非负本征向量。同时通过研究系统算子的谱特征,证明了系统算子的谱点均位于复平面的左半平面且虚轴上除0外无谱,进而得到系统的渐近稳定性,特别在范数意义下系统的动态解收敛到稳态解。

具有固定反馈次数的M/G/1排队系统排队长度分析

将具有固定反馈次数的M/G/1排队模型扩充到一般情况,即每位顾客总共接受m次服务,每次服务时间的分布函数各不相同,将第i次接受服务的顾客视为Ci类顾客.给出了在平稳状态时排队系统中各类顾客排队长度的联合概率生成函数,同时提供了一种计算各类顾客平均排队长度的方法.结果可广泛应用于各种通信和计算机网络,为它们的性能建模分析提供强有力的数学分析工具.

受控M/G/1排队系统的性能优化及迭代算法

通过嵌入Markov链的方法,讨论了受控M/G/1排队系统,在无限水平平均代价准则下的最优平稳策略问题。定义了平均Poisson方程,导出了平均代价模型在紧致行动集上的最优性方程。最后给出了一个求解最优平稳策略的迭代算法,并给出了一个仿真实例来说明该算法的应用。

延迟Min(N,D)-策略的M/G/1排队系统的队长分布与数值计算

考虑延迟Min(N,D)-策略的M/G/1排队系统.运用更新过程理论、全概率分解技术和Laplace变换工具,从任意初始状态出发,研究了队长的瞬态和稳态性质,获得了瞬态队长分布的Laplace变换的递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,同时求出了附加队长分布的显示表达式.进一步讨论了当N→∞,或D→∞,或N=1且P{Y=0}=1,或P{Y=0}=1时的特殊情形.最后通过数值实例,讨论了稳态队长分布对系统参数的敏感性,并阐述了稳态队长分布的表达式在系统容量优化设计中的重要价值.

带启动-关闭期的多重休假M/G/1排队

研究多重休假带启动-关闭期的M/G/1排队。给出稳态队长和等待时间分布的母函数及其随机分解结果,并给出附加队长和附加延迟时间的PH的封闭性,推导出忙期、全假期和在线期母函数和均值。

基于M/G/1/K排队理论的IEEE 802.15.4网络吞吐量分析

针对IEEE 802.15.4时隙载波侦听多址接入与碰撞避免(CSMA/CA)算法,利用二维Markov链分析方法提出了一个网络分析模型。该模型特别考虑了IEEE 802.15.4协议的休眠模式以及退避窗口先于退避阶数(NB)达到最大值的情况。在此基础上,结合M/G/1/K排队理论推导得到了吞吐量的表达式,进而分析了网络在非饱和状态下数据包到达率对吞吐量的影响,利用模拟平台NS2进行了仿真。实验结果显示理论分析结果与仿真结果可以较好地拟合,并能准确描述网络吞吐量的变化,验证了分析模型的有效性。

具有N-策略休假的M/G/1排队的随机分解与最优策略

本文利用向量Markov过程方法,研究了具有N-策略休假且休假时间为一般分布的M/G/1排队,它的两种特殊情况分别是具有多重休假的M/G/1排队和具有N-策略控制的M/G/1排队。我们得到了这个排队系统稳态时的队长分布,证明了它的稳态队长存在随机分解。然后讨论了当休假时间服从指数分布时的最优策略问题。

M/G/1排队系统的性能灵敏度分析

非 Markov型排队系统经常被用来作为某些实际工程问题 (如通讯网络 )的研究模型 .对于一般的 M/ G/ 1排队系统 ,本文通过研究其嵌入 Markov链 ,讨论了系统的稳态性能灵敏度分析问题 ,并给出用嵌入 Markov链的势能表示的稳态性能灵敏度公式 .由于嵌入 Markov链要比描述其系统状态的半 Markov过程简单得多 ,故本文的结果对 M/ G/ 1排队系统的性能灵敏度仿真计算及系统的优化 。