Определение стационарных вероятностей вложенной цепи Маркова в системе обслуживания с повторением и потоком разнотипных заявок

Розглянуто одноканальну систему масового обслуговування з повторенням заявок і вхідним потоком різнотипних заявок. Час перебування на орбіті заявки будь-якого типу розподілений за показниковим законом. Побудовано вкладений ланцюг Маркова. Виведено точні і наближені формули визначення перехідних ймов...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и системный анализ
Datum:2012
Hauptverfasser: Дышлюк, О.Н., Коба, Е.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84133
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Определение стационарных вероятностей вложенной цепи Маркова в системе обслуживания с повторением и потоком разнотипных заявок / О.Н. Дышлюк, Е.В. Коба // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 4. — С. 142-145. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто одноканальну систему масового обслуговування з повторенням заявок і вхідним потоком різнотипних заявок. Час перебування на орбіті заявки будь-якого типу розподілений за показниковим законом. Побудовано вкладений ланцюг Маркова. Виведено точні і наближені формули визначення перехідних ймовірностей ланцюга, завдяки яким визначаються стаціонарні ймовірності його станів. A single-channel retrial queuing system with the input flow of demands of different types is considered. The sojourn time in the orbit of a demand of any type is exponentially distributed. An embedded Markov chain is set up. The explicit and approximate formulas for the transition probabilities of the chain are derived and are used to determine the stationary probabilities of its states.
ISSN:0023-1274