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改进了Erlang损失模型的近似值。 (英语) 兹比尔1190.90037

摘要:随机损失网络通常是研究需要同时拥有资源的系统的随机动力学的非常有效的模型。给定一个随机网络和一个多类客户工作负载,经典的Erlang模型给出了客户因至少一种所需资源类型的容量不足而丢失的平稳概率。最近,提出了一类新的切片方法K.Jung、Y.Lu、D.Shah、M.SharmaM.S.Squillante先生[“重温随机损失网络:结构和算法”,载于:ACM SIGMETRICS计算机系统测量和建模会议论文集,第407–418页。ACM,New York(2008)]对Erlang模型中的平稳损失概率进行了近似,并证明在许多感兴趣的情况下,其性能优于经典的Erlang不动点近似。在本文中,我们提出了一些新的损失概率计算方法。我们提出了Jung等人(loc.cit.)的三点切片法的改进,该方法具有更高的精度,特别是在考虑重负载网络时,计算成本相当。接下来,我们利用平稳分布的结构提出随机算法来逼近平稳分布和损失概率。鉴于我们的精细切片方法在一定的缩放范围内是精确的,因此非常适合于大型网络的渐近分析,后一种算法借鉴了凸多面体的体积计算方法,为未缩放网络提供近似值,误差界是计算成本的函数。

MSC公司:

90B15号机组 运筹学中的随机网络模型
60亿10 平稳随机过程
60G35型 信号检测和滤波(随机过程方面)
60K25码 排队论(概率论方面)
90立方 非线性规划
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