随机过程与排队论17-18

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排队论

排队论

G:一般分布。表示到达间隔时间或服务时间服从一般分布。G是General的第 一个字母。
EkE:rlkan-爱g 尔朗的分第布一。个表字示母到。达间隔时间或服务时间服从k-爱尔朗分布。E是 D: 定长分布 (常数时间)
H:超几何分布。
L:H项式分布。
Z代表的服务规程典型的有:
FCFS:先来先服务;LCFS:后来先服务;RSS:随机选择服务;
PR:优先权服务。 Ba:集体(批量)服务。 GD:一般规约服务,即通用规约服务。
排队论课件 23
3 基本排队关系
在对排队进行分析时,为了便于分析,经常做一些简化假设。对一个排队系 统,若满足以下三个条件:
(1)排队系统能够进入统计平衡状态;
(2)服务员的忙期与闲期交替出现,即系统不是总处于忙的状态;
泊松分布(Poisson): P{X = k} = λk e-λ/ k! k=0,1,2,…, μx = σx = λ 泊松分布是最重要的离散型概率分布之一,也是表述随机
现象的一种重要形式。在实际系统模型中,一般都要假定任务 (或顾客)的到来是泊松分布的。实践也证明:这种假设有效。
如果顾客到达的人数是符合泊松分布,即在时间T内到达 有k个顾客到达的概率为:


排队论课件
11
基本的排队模型
基本组成 概念与记号 指数分布和生灭过程

排队论课件 12
典型排队系统模型
顾客到达: 在队列中排队 服务台服务 顾客离开
输入源
。。。
输入源的 特性?
到达规律 队列大小?
到达方式?
服务规律?
服务协议?
在本单元中,我们主要介绍排队系统的组成和特征,排队系统 的到达和服务,经典排队模型等内容。顾客到达规律和服务规 律都是通过概率来描述的,所以概率论是排队论的基础。

排队论

排队论
-118-
(ii)顾客到达的方式可能是一个—个的,也可能是成批的。 (iii)顾客到达可以是相互独立的,即以前的到达情况对以后的到达没有影响; 否则是相关的。 (iv)输入过程可以是平稳的,即相继到达的间隔时间分布及其数学期望、方差等 数字特征都与时间无关,否则是非平稳的。 1.2.2 排队规则 排队规则指到达排队系统的顾客按怎样的规则排队等待, 可分为损失制, 等待制和 混合制三种。 (i)损失制(消失制) 。当顾客到达时,所有的服务台均被占用,顾客随即离去。 (ii)等待制。当顾客到达时,所有的服务台均被占用,顾客就排队等待,直到接 受完服务才离去。例如出故障的机器排队等待维修就是这种情况。 (iii)混合制。介于损失制和等待制之间的是混合制,即既有等待又有损失。有 队列长度有限和排队等待时间有限两种情况, 在限度以内就排队等待, 超过一定限度就 离去。 排队方式还分为单列、多列和循环队列。 1.2.3 服务过程 (i)服务机构。主要有以下几种类型:单服务台;多服务台并联(每个服务台同 时为不同顾客服务) ;多服务台串联(多服务台依次为同一顾客服务) ;混合型。 (ii)服务规则。按为顾客服务的次序采用以下几种规则: ①先到先服务,这是通常的情形。 ②后到先服务,如情报系统中,最后到的情报信息往往最有价值,因而常被优先处 理。 ③随机服务,服务台从等待的顾客中随机地取其一进行服务,而不管到达的先后。 ④优先服务,如医疗系统对病情严重的病人给予优先治疗。 1.3 排队模型的符号表示 排队模型用六个符号表示,在符号之间用斜线隔开,即 X / Y / Z / A / B / C 。第一 个符号 X 表示顾客到达流或顾客到达间隔时间的分布;第二个符号 Y 表示服务时间的 第四个符号 A 是系统容量限制; 第五个符号 B 是 分布; 第三个符号 Z 表示服务台数目; 顾客源数目;第六个符号 C 是服务规则,如先到先服务 FCFS,后到先服务 LCFS 等。并 我们只讨论先到先服务 FCFS 约定, 如略去后三项, 即指 X / Y / Z / ∞ / ∞ / FCFS 的情形。 的情形,所以略去第六项。 表示顾客到达间隔时间和服务时间的分布的约定符号为: M —指数分布( M 是 Markov 的字头,因为指数分布具有无记忆性,即 Markov 性) ; D —确定型(Deterministic) ; Ek — k 阶爱尔朗(Erlang)分布;

上海交大研究生课程随机过程和排队论习题答案

上海交大研究生课程随机过程和排队论习题答案

随机过程与排队论课程部分习题答案第一章1-1 解:因为,,)1()1,()1|(>>=>x p x x p x x p 其中, ⎰∞+--==>1)1(λλλe dx e x p x所以,{=>)1|(x x p )1(0--x e λλ 11>≤x x ,[]λλλ11)1|(1|1)1(+==>=>⎰⎰∞+--∞+∞-dx e x dx x x xp x x E x1-3 解:因为,y dx ye y e y Yf y x f y Y x f y y y y 1)(),()|(0=====⎰--,其中,+∞<<<<y yx 00所以,[]31|2022y dx y x y Y x E y =⋅==⎰1-4解:令,{=Y 210迷宫第一次选择左边,走出分钟徊第一次选择左边,但徘第一次选择右边561,31,21210===p p p令N 为耗子徘徊的时间均值;[]27][65][]|[+====∑N E i Y p i Y N E N E i所以,[]N E =21。

平均徘徊21分钟1-8解:Y 的概母函数qZ pZZ P -=1)(所以,[]()p q p P Y E 11)1(2'=-==,222][][][p qY E Y E Y Var =-=1-10 证明:(略)1-11 解:a )N S 的概母函数为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡--==λλqZ p Z P G Z H 1exp ))(()(N S 的均值:p q S E N λ=][,方差,2)1(][p q qS Var N +=λb )(1)证明:N S 的概率母函数为))1(exp())(exp()(-=-+=Z p Zp q Z H λλλ所以,N S 是均值为p λ的泊松分布。

(2))()(),(y S P n N P y S n N P n N =⋅==== yn y n q p y n y n e n --⋅-⋅⋅=λλλ)!(!!!)!(!y n y q p e yn y n -=--λλ 得证(3)!)(),()(),()|(y e p yS n N P y S p y S n NP y S n N P py N N N N λλ-⋅=========()y n y n q e yn q ≥-=--,)!(λλ,证毕1-13 解:)()('x F x f =,且[]θλλθθ+==-K e E f x )(*所有, []λθθθKd df x E =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-==0*)(1-15解:[]()22*1)(θθθθ---==e e E f x第二章2-2 解:na a a a a a n p qq p p q p q U ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+--=2-5 证明:(略)2-7 证明:(略)2-8 解:)(1t N 时间t 内通过的小车数,)(2t N 时间t 内通过的大车数 a )950.011)1)((36005.01≈-=-=≥-⨯-e e t N Pb )[])(67105710)(|)(1辆=+==t N t N Ec )066.0)5)(45)((12=,==t N t N P2-9解:a )顾客到达的时间的分布是均匀分布,所以,3/1)20(=p p =分钟内到达顾客在开始9/1)202(2=p p =分钟内到达个顾客在开始b )至少有一个顾客在开始20分钟内到达的概率95)1(12=--=p p b2-11解:)1)1(exp())(()(qZ Z Z P G t M --=λ的概母函数:所以,p tP t X tE t M E i λλλ=⋅==)1(][)](['同时, 22)2(][)]([p p q t X tE t M Var +==λλ第三章3-1 解:1)根据定义,此过程为马氏链。

随机过程习题解答 ppt课件

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习 题 三 15
5
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49-29
习 题 三 19
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习 题 三 19
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习题四 4
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习题四 4
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习 题 四 10
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习 题 四 10
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习 题 四 19
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习 题 四 19
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习 题 四 23
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习 题 四 23
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习 题 四 28
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习 题 四 28
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习 题 四 31
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习 题 四 31
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习 题 四 33
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49-10
习题一 16
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49-11
习题一 25
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49-12
习题一 25
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49-13
习题二 1
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49-14
习题二 1
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习题二 1
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习题二 1
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49-17
习题二 1
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49-18
习题二 9
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随机过程与排队论
电子科技大学 计算机科学与工程学院
习题一 4
ppt课件
49-2
习题一 4

排队论

排队论

排队论研究的内容
(1)性态问题,即研究各种排队系统的概率规律性, 主要是 研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等, 包括了瞬间和稳态两种情形。 (2)最优化问题,又分静态最优和动态最优,前者 指最优设计,后者指有排队系统的最优运营。 (3)排队系统的统计推断,即判断一个给定的排 队系统符合那种模型,以便根据排队理论进行分析 研究。
图 12-2
(d)顾客的到达可以是相互独立的,就是说,以前 的到达情况对于以后顾客的到来没有影响,否则就 是有关联的。例如,工厂内的机器在一个短的时间 区间内出现停机的数量(顾客到达)的就受已经待 修或被修理的机器数目的影响。我们主要讨论的是 相互独立的情形。
(e)输入过程可以是平稳的,或称对时间是齐次的, 是指描述相继到达的间隔时间分布和所含参数(如 期望值、方差等)都是与时间无关的,否则称为非 平稳的,非平稳情形的数学处理是很困难的。
趋于稳态,而无需等到t
形也确实存在的。
以后。但永远达不到稳态的情
求稳态概率Pn 时,并不一定求t 时 Pn (t) 的极限,而只需 令导数 Pn(t) 0 即可。我们以下着重研究稳态的情形。
到达间隔的分布和服务时间的分布
解决排队问题首先要根据原始资料作出顾客 到达间隔和服务时间的经验分布,然后按照统
(2)排队规则
(a)顾客到达时,如所有服务台都在被占用,在这种 情形下顾客可以随即离去,也可以排队等候。随即 离去的称为即时制或称损失制,因为这将失去许多 顾客;排队等候的称为等候制。
先到先服务,即按到达的次序接受服务, 后到先服务如乘电梯的顾客常是后入先出的,仓库中存
放的厚钢板也是如此。在情报系统中,最后到达的 信息往往是最有价值的 随机服务,指服务员从等待的顾客中随机地挑取其一 进行服务,因而不管到达的先后,如电话交换台接通 呼唤的电话就是如此。 有优先权的服务,如医院对于病情严重的患者将给予 优先治疗。

排队论详解及案例

排队论详解及案例

cmLiu@shufe
Operations Research
9.2 几个常用的概率分布
9.2.1 经验分布 9.2.2 泊松分布 9.2.3 负指数分布 9.2.4 爱尔朗分布
cmLiu@shufe
Operations Research
9.2.1 经验分布
主要指标
平均间隔时间 = 总时间 到达顾客总数
Operations Research
9.1.3 排队论研究的基本问题
(3)系统优化问题的研究 研究排队系统的目的就是通过对该系统概率规律的研究, 实现系统的优化。系统的优化包括最优设计和最优运营问 题。前者属于静态问题,它是在输入和服务参数给定的情 况下,确定系统的设计参数,以使服务设施达到最大效益 或者服务机构实现最为经济。后者属于动态问题,它是指 对于一个给定的系统,在系统运行的参数可以随着时间或 状态变化的情况下,考虑如何运营使某个目标函数达到最 优。
cmLiu@shufe
Operations Research
9.1.1 排队系统的描述和组成
一般的排队过程可以这样描述:顾客由顾客源出发,到达 服务机构(服务台、服务员)前,按排队规则排队等待接 受服务,服务机构按服务规则给顾客服务,顾客接受完服 务后就离开。
cmLiu@shufe
Operations Research
9.1.1 排队系统的描述和组成
尽管排队系统是多种多样的,但所有的排队系统都是由输入过程、排 队规则、服务机构及服务规则三个基本部分组成的。 (1)输入过程 描述顾客来源以及顾客到达排队系统的规律。 一般从以下几个方面对输入过程进行描述:顾客源中顾客的数量是 有限还是无限;顾客到达的方式是单个到达还是成批到达;顾客的到 达是否相互独立(以前到达的顾客对以后达到的顾客没有影响,则称 顾客的达到是相互独立的,否则就是有关联的);顾客相继到达的间 隔时间分布是确定型的还是随机型的(如果是随机分布,需要知道单 位时间内的顾客到达数或者顾客相继到达时间间隔的概率分布);输 入的过程是平稳的还是非平稳的(若相继到达的间隔时间分布参数 (如期望值、方差等)都是与时间无关的,则称输入过程是平稳的, 否则称为非平稳)。 本章主要讨论顾客的到达是相互独立的、输入过程是平稳的情形。

排队论公式推导过程

排队论公式推导过程

排队论公式推导过程排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法。

在咱们生活中,排队的现象随处可见,比如在超市结账、银行办业务、餐厅等座位等等。

咱们先来说说排队论中的一些基本概念。

想象一下,你去一家热门的奶茶店买奶茶,顾客就是“输入”,奶茶店的服务员就是“服务台”,制作奶茶的过程就是“服务时间”,而排队等待的队伍就是“队列”。

排队论中的一个重要公式就是 M/M/1 排队模型的平均排队长度公式。

咱们来一步步推导一下。

假设平均到达率为λ,平均服务率为μ。

如果λ < μ,系统是稳定的,也就是队伍不会无限长下去。

首先,咱们来求一下系统中的空闲概率P₀。

因为没有顾客的概率,就等于服务台空闲的概率。

P₀ = 1 - λ/μ接下来,咱们算一下系统中的平均顾客数 L。

L = λ/(μ - λ)那平均排队长度 Lq 怎么算呢?这就要稍微动点脑筋啦。

Lq = λ²/(μ(μ - λ))推导过程是这样的:咱们先考虑一个时间段 t 内新到达的顾客数 N(t),它服从参数为λt的泊松分布。

在这个时间段内完成服务离开的顾客数 M(t) 服从参数为μt 的泊松分布。

假设在时刻 0 系统为空,经过时间 t 后系统中的顾客数为 n 的概率Pn(t) 满足一个微分方程。

对这个微分方程求解,就能得到上面的那些公式啦。

我记得有一次,我去一家新开的面包店,人特别多,大家都在排队。

我站在那里,心里就琢磨着这排队的情况,不就和咱们学的排队论很像嘛。

我看着前面的人,计算着大概的到达率,再瞅瞅店员的动作,估计着服务率。

那时候我就在想,要是店家能根据这些数据合理安排人手,大家等待的时间就能大大缩短啦。

总之,排队论的公式推导虽然有点复杂,但只要咱们耐心琢磨,就能搞明白其中的道理。

而且这些公式在实际生活中的应用可广泛啦,能帮助我们优化各种服务系统,让大家的生活更加便捷高效!。

生灭过程及排队论

生灭过程及排队论

1
0 0
λ 0w0 μ 1w1 λn1wn1 (λn
μ
n)wn
μn1 wn1
2 稳态的“概率流”平衡:
μn1wn1 λnwn
解得
wn
λ n1L λ 1λ 0 μ nL μ 2μ 1
排队系统中普适性的定律,统计量服从的公式 对到达过程、服务时间分布、服务规则无特殊要求 描述长时间平稳后的系统
W 形式为:L = λ·W
L : 系统中的平均顾客数 λ: 平均(有效)到达率 W: 顾客在系统中所消耗的平均时间
M/M/1 或 M/M/1/∞排队模型
λ
λ
λ
λ
λ
0
1
2
3
4
μ
μ
μ
μ
μ
到达系统的顾客数服从泊松分布,参数 λ
负载因子ρ= λ/μ<1 的条件下,具有稳态分布:
wn
λ n1L λ 的概率
λ μ
n
wn
w0 (1
ρn
ρ)ρn
w0
1
λ μ
λ μ
n
系统平均用户数:
L n wn
n0

ρd
ρn
dρ n0 ρ λ
μ
用户数的方差:
一定间隔内到达的顾客数服从泊松分布,到达率 λ 到达的时间间隔服从负指数分布,平均到达时间 1 / λ
排队系统的服务时间
缓冲区
服务者
服务时间
服务时间:服务器处理每个顾客业务所需的时间
是与服务器对具体业务的处理能力有关的随机量 一般用处理业务所需的时间的分布来表征 典型的服务时间:负指数分布
服务时间服从负指数分布,平均服务时间 1 / μ 顾客离开率: μ
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计算机科学与工程学院
引理
对于不可约非周期的马尔可夫链,令{pij,i,j
= 0,1,2,…}为一步转移概率,若不等式组
p y
j 0 ij

j
y i 1,
i0
存在一个满足条件
p
j 0

0j
yj
的非负解,则此马尔可夫链是正常返的。
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-15

A( z ) jaj E[ v n ]
j 0
所以
p0 1 1

1 p0 1
2016/5/18
计算机科学与工程学院
顾小丰
60-20
推论1
对于嵌入马尔可夫链{Nn+,n≥1}, 1. 当=/≥1时,此马氏链是零常返或非常返的,n步 转移概率的极限 lim p ij (n ) 0, i, j 0,1,2, 且不存在平稳分布。 2. 当=/<1时,此马氏链是正常返的,n步转移概率 的极限存在,且 lim p ij (n) lim P{Nn j} p j 0 进一步,{pj+,j0}是唯一的平稳分布,有递推表达式
2016/5/18
计算机科学与工程学院
顾小丰
60-10
Vn的均值
vn表示在第n个顾客的服务时间n内到达的 顾客数,vn分布函数为
a j P{ v n j}
0
( t ) j t e dG(t ), j!
j 0
Vn均值为
E[ vn ] jaj j
j 0 j 0 0
• • • 问题的引入 Ⅰ号台的队长 车辆在Ⅰ号台的等待时间
计算机科学与工程学院 顾小丰 60-2
2016/5/18
本讲主要内容
一般服务的M/G/1/排队系统
• 嵌入马尔可夫链 • 对长
• 等待时间与逗留时间
• 忙期
• 输出过程
2016/5/18
计算机科学与工程学院
顾小丰60-3来自第七章 一般服务的M/G/1/排队系统
pij P{Nn j | N 1 n i}
P{ v j i 1}, i 1 i0 P{ v j}, 当i≥1时, j i 1 (t ) P{ v j i 1} e t dG(t ), 0 ( j i 1)!
j 0,1,2,
存在,且{pj+,j≥0}是{Nn+,n≥1}唯一的平稳分布, 且满足 绝对分布由初始 p j p i p ij , j 0 分布和转移概率 i0 确定。而平稳分 pj 1 布的初始分布即 j 0 为极限分布。 利用一步转移概率矩阵,有
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-6
定理
{Nn+,n≥1}为一不可约、非周期的齐次马尔
可夫链,其一步转移概率为
pij P{Nn j | N 1 n i}
( t ) j t e dG (t ), 0 j! i0 ( t ) j i 1 t e dG(t ), 0 i 1, j i 1 ( j i 1)! i 1, j i 1 0
前面内容着重讨论了按泊松流到达与负指数服务时
间的简单排队系统,它的主要特点是在任何时刻系统都 具有较好的马尔可夫性,能比较容易地得到队长分布的
平稳解,因此部分内容相对讲可以看作是初等的。
对于一般服务或一般到达的排队系统,并不是任何
时刻系统都具有马尔可夫性,只是在某些特殊的随机时 刻系统才具有这种性质,我们称这种随机时刻为再生点, 即从这个时刻起,系统好像又重新开始一样。利用再生 点,一般服务或一般到达的排队系统可化成马尔可夫链, 用马尔可夫链的方法来解决,这种方法叫做嵌入马尔可 夫链法。此方法的精髓在于找到再生点。
p p a p i a ji1 , j 0 j i 1 j1
j 0
顾小丰 60-18
2016/5/18
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证明(续2)
引入母函数

P ( z ) p z , A( z ) a j z j , z 1
j 0 j j j 0
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-9
证明(续2)
当i=0时,
P{ v j}
0
( t ) j t e dG(t ), j!
从一步转移概率表达式容易看出,pij,i,j=0,1,2,… 与时间的起点无关,而且任意两个状态是互通的, pii>0, {Nn+,n≥1}为一不可约、非周期的齐次马 尔可夫链。
2016/5/18
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顾小丰
60-11
Vn的二阶矩
Vn的二阶矩为
E[ v n ] j2a j j2
2 j 0 j 0 0
( t ) j t e dG(t ) j!


0

j ( t ) 2 2 t j e dG(t ) E[Tn ]dG(t ) 0 j! j 0
n1
由于{vn,n≥1}相互独立同分布,所以令vn =v , n≥1,有
Nn 1 N n 1 v, N n 0 , Nn 0 v,
n1
60-8
2016/5/18
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顾小丰
证明(续1)
从上式可以看出,当已知Nn+时, Nn+1+只与到达 过程有关,而与N1+, N2+,…, Nn-1+无关,所以是马 尔可夫链,其状态空间E={0,1,2,…}。 其一步转移概率为:
( t ) j t e dG(t ) j!
j j1 ( t ) ( t ) et j dG(t ) tet dG(t ) 0 0 j! j 0 j1 ( j 1)! t t te e dG(t ) tdG(t ) 0 0
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-4
§7.1 嵌入马尔可夫链
1. M/G/1/排队系统的叙述
顾客按参数(>0)的泊松流到达,即相继到达的间隔 时间序列{n,n≥1}独立、服从参数为(>0)的负指数 分布F(t)=1-e-t,t≥0;
顾客所需的服务时间序列{i,i≥1}独立、同一般分布
2
{D[Tn ] E [Tn ]}dG(t ) [t (t )2 ]dG(t )
0 0
tdG(t )
0

2


0
t dG(t ) 2E[ 2 ]
2
2 {D[] E2 []} 2 D[] 2
2.嵌入马尔可夫链
假定N(t)表示在时刻t系统中的顾客数(队长), 对于M/G/1/ 排队系统,由于服务时间是一般分 布,对任选的一个时刻t正在接受服务的顾客可能 还没有服务完。从时刻t起的剩余服务时间分布可 能不具有无记忆性,于是队长{N(t),t≥0}不再具 有马尔可夫性。但是,若令Nn+表示第n个顾客服 务完毕离开时留在系统中的顾客数,即留下的队 长,n≥1,则下面定理表明{Nn+,n≥1}是马尔可夫 链,被称为队长过程{N(t),t0}的嵌入马尔可夫 链。
j 0,1,2,
顾小丰 60-21
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推论2
对任意正整数m,有
m p j , 1 lim P{N n m} j 0 n 1 0,
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-12
Vn的方差
Vn的方差为
D[vn ] E[vn ] E2 [vn ] 2 D[]
2
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60-13
一步转移概率
嵌入马尔可夫链{Nn+,n≥1}的一步转移概率矩
阵为:
其中:
a0 a0 0 P 0 0


j1
j 0
j 0 i 1
于是
p 0 (1 z )A( z ) P (z ) A( z ) z
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顾小丰
60-19
证明(续3)
由于P+(1)=A(1)=1,用求极限的洛必塔法则,得
p A ( z ) p ( 1 z ) A ( z ) p 0 0 0 1 lim P ( z ) lim z 1 z 1 A( z ) 1 A(1) 1
随机过程与排队论
计算机科学与工程学院 顾小丰 Email:guxf@ 2016年5月18日星期三
上一讲内容回顾
M/M/c/m/m损失制系统
• • • • 问题的引入 队长——故障的机器数 问题的引入 故障的机器数
有备用品的M/M/c/m+K/m系统 二阶段循环排队系统

i1
即{yj,j≥0}满足引理的条件,因此嵌入马尔可夫 链{Nn+,n≥1}是正常返的。
2016/5/18 计算机科学与工程学院 顾小丰 60-17
证明(续1)
必要性。设嵌入马尔可夫链{Nn+,n≥1}是正常返 的,则由极限定理知,它是遍历马氏链,且
lim P{N n j} p j 0, n
定理
嵌入马尔可夫链{Nn+,n≥1}为正常返
的充分必要条件是=/<1。
2016/5/18
计算机科学与工程学院
顾小丰
60-16
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