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两个并行队列的积压概率过高。 (英语) Zbl 1452.90137号

摘要:设\(X\)为\(\mathbb)上的约束随机行走{Z}_+^2)以增量\((1,0)\)、\(-1,0)\、\(0,1)\)和\(0,-1)\)\(X)表示到达和服务完成时,两个并行工作的队列(或计算机科学应用程序中的两个堆栈)的长度,其服务和到达间隔时间与到达率(lambda_i)和服务率(mu_i)呈指数分布,(i=1,2);我们假设\(lambda_i<\mu_i\),\(i=1,2\),即\(X\)是稳定的。在不损失一般性的情况下,我们假设\(\rho_1=\lambda_1/\mu_1\geqslide\rho_2=\lampda_2/\mu_2\)。设(tau_n)是(X)第一次碰到线(partial A_n={X\in\mathbb{Z}^2:X(1)+X(2)=n}),即当(X)的分量之和第一次等于(n)时。设(Y\)与(X\)是相同的随机游动,但仅限于(Y\ in\mathbb{Z}^2:Y(2)=0\}\),其第一个分量的跳跃概率被反转。设\(\partial B=\{y\in\mathbb{Z}^2:y(1)=y(2)\}\)和\(\tau\)是第一次\(y\)点击\(\protial B\)。概率\(p_n=p_x(\tau_n<\tau_0)\)是用\(x)表示的排队系统(或两个堆栈)的关键性能度量(如果队列/堆栈共享一个公共缓冲区,则\(p_n)是该缓冲区在系统的第一个繁忙周期内溢出的概率)。过程的稳定性意味着,当过程开始于出口边界时,(p_n)在(n)中呈指数衰减{右}_+^2),(x(1)+x(2)leqsleat 1),(x(1)>0),(P_{(n-x_n(1),x_n。设\(r=(\lambda_1+\lambda _2)/(\mu_1+\mu_2)\);对于(r^2<\rho2)和(\rho_1 ne\rho_2),我们从(Y)的相关特征曲面上的单点和共轭点构造了一类调和函数,其中概率(P_Y(τ<\infty))可以用有界相对误差近似。对于\(r^2=\rho_1\rho_2),我们得到了精确的公式\

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90B22型 运筹学中的队列和服务
60K25码 排队论(概率论方面)
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参考文献:

[1] Alanyali,M。;Hajek,B.,《关于负荷分配网络中的大偏差》,《应用概率年鉴》,8,67-97(1998)·兹比尔0938.60097
[2] Aldous,D.,《通过泊松聚类启发式的概率近似法》(2013),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0679.60013号
[3] Anantharam,J.、Heidelberger,P.和Tsoucas,P.(1990年)。通过时间反转和流体近似分析连续时间马尔可夫链中的罕见事件。IBM研究院:技术代表。
[4] Asmussen,S.,《应用概率与队列》(2008),柏林:施普林格出版社,柏林
[5] Asmussen,S。;Glynn,P.,《随机模拟:算法与分析》(2007),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 1126.65001号
[6] 阿塔尔,R。;Dupuis,P.,《大偏差和排队网络:率函数识别方法,随机过程及其应用》,84,2,255-296(1999)·兹比尔0996.60036
[7] Blanchet,J.,Jackson网络中溢出路径的最佳采样,运筹学数学,38,4,698-719(2013)·Zbl 1291.65010号
[8] 布兰切特,J。;Glynn,P。;Leder,K.,《轻尾和的有效模拟:以更快的新调演唱的一首古老民歌》,Monte Carlo和Quasi-Monte Carlo方法,2008,227-258(2008)·Zbl 1191.65002号
[9] Blanchet,J。;Glynn,P。;Leder,K.,《关于有效重要性抽样的Lyapunov不等式和亚解》,《ACM建模与计算机仿真汇刊》(TOMACS),22,3,13(2012)·Zbl 1490.62211号
[10] Blanchet,J.和Mandjes,M.(2009年)。使用蒙特卡罗方法进行罕见事件模拟中队列的罕见事件模拟。G.Rubino和B.Tuffin(编辑),队列的罕见事件模拟(第87-124页)。威利·Zbl 1175.65013号
[11] 博罗夫科夫,AA;Mogul’skii,AA,正象限中马尔可夫链的大偏差,俄罗斯数学调查,56,5,803-916(2001)·Zbl 1068.60034号
[12] M.Boué。;Dupuis,P。;Ellis,RS,不连续统计小噪声扩散的大偏差,概率论相关领域,116,1125-149(2000)·Zbl 0949.60046号
[13] Chang,C-S;海德堡,P。;南卡罗来纳州朱奈嘉。;Shahabuddin,P.,ATM入侵网络的有效带宽和快速模拟,性能评估,20,45-66(1994)
[14] Collingwood,J.、Foley,R.D.和McDonald,D.R.(2011年)。具有级联过载的网络。第六届排队论和网络应用国际会议论文集(第33-37页)。ACM公司·Zbl 1364.90071号
[15] 彗星,F。;德拉鲁,F。;Schott,R.,遍历马尔科夫环境中的分布式算法,随机结构与算法,30,1-2,131-167(2007)·Zbl 1178.68663号
[16] 彗星,F。;德拉鲁,F。;Schott,R.,遍历马尔可夫环境中分布式算法的大偏差分析,应用数学与优化,60,3,341-396(2009)·Zbl 1186.60021号
[17] 起重机,MA;Iglehart,DL,模拟稳定随机系统,I:通用多服务器队列,计算机协会杂志,21,1103-113(1974)·兹标0289.60052
[18] 戴,JG;Miyazawa,M.,《反映二维布朗运动:平稳分布的精确渐近性》,随机系统,1,1146-208(2011)·Zbl 1291.60168号
[19] de Boer,P-T,双节点串联队列的状态无关重要性采样措施分析,ACM建模与计算机仿真汇刊(TOMACS),16,3225-250(2006)·Zbl 1390.90270号
[20] 德波尔,P-T;Kroese,DP;Rubenstein,RY,估计排队网络中缓冲区溢出的快速交叉熵方法,管理科学,50883-895(2004)·Zbl 1232.90142号
[21] 德波尔,P-T;Nicola,VF,马尔科夫排队网络的自适应状态相关重要性抽样模拟,《欧洲电信交易》,第13期,第303-315页(2001年)
[22] 院长,T。;Dupuis,P.,《罕见事件模拟的分裂:设计和分析的大偏差方法》,《随机过程及其应用》,119,2,562-587(2009)·Zbl 1157.60019号
[23] 迪克尔,AT;Mandjes,M.,《关于大偏差概率的渐近有效模拟》,《应用概率的进展》,37539-552(2005)·Zbl 1073.60025号
[24] Dupuis,P。;Ellis,RS,一般类排队系统的大偏差原理。一、 美国数学学会学报,347,82689-2751(1995)·Zbl 0869.60022号
[25] Dupuis,P。;Ellis,R.,《大偏差理论的弱收敛方法》(1997),纽约:威利出版社,纽约·Zbl 0904.60001号
[26] Dupuis,P。;Ishii,H.,关于Skorokhod问题解映射的Lipschitz连续性及其应用,《随机随机报告》,35,1,31-62(1991)·Zbl 0721.60062号
[27] Dupuis,P。;莱德,K。;Wang,H.,具有规则变化尾部的随机变量和的重要性抽样,ACM建模和计算机模拟汇刊,17,3,14(2007)·Zbl 1390.65002号
[28] Dupuis,P。;Sezer,助理教授;Wang,H.,排队网络的动态重要性抽样,应用概率年鉴,17,4,1306-1346(2007)·Zbl 1144.60022号
[29] Dupuis,P。;Wang,H.,重要性抽样,大偏差和微分对策,随机和随机报告,76,6,481-508(2004)·Zbl 1076.65003号
[30] Dupuis,P。;Wang,H.,Jackson网络重要性抽样,排队系统,62113-157(2009)·Zbl 1166.60329号
[31] Durrett,R.,《概率:理论与实例》(2010),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 1202.60001号
[32] Flajolet,P.,有界空间中两个堆栈的演化和三角形中的随机行走(1986),柏林:施普林格,柏林·Zbl 0602.68029号
[33] 佛利,RD;McDonald,DR,修正jackson网络的大偏差:稳定性和粗略渐近性,应用概率年鉴,15,15119-541(2005)·Zbl 1063.60134号
[34] 佛利,RD;McDonald,David R.,为收敛参数R>1的不可约非负矩阵构造调和函数,伦敦数学学会公报,44533-544(2012)·Zbl 1260.60154号
[35] 弗雷特,MR;Lennon,TM;Anderson,BDO,排队网络中罕见事件统计的最优有效估计,IEEE自动控制汇刊,36,12,1395-1405(1991)·Zbl 0739.60080号
[36] Glasserman,P。;Kou,S-G,串联队列重要性抽样估计的分析,ACM建模与计算机仿真汇刊,5,22-42(1995)·Zbl 0841.62083号
[37] 北卡罗来纳州吉隆坡。;Schott,R.,《动态随机游动:理论与应用》(2006),阿姆斯特丹:爱思唯尔出版社·Zbl 1103.60012号
[38] Ignatiouk-Robert,I.,Jackson网络的大偏差,应用概率年鉴,1962-1001(2000)·Zbl 1073.60510号
[39] Ignatiouk-Robert,I。;Loree,C.,《象限上被杀死的随机行走的Martin边界》,《概率年鉴》,第38期,第1106-1142页(2010年)·Zbl 1205.60057号
[40] 爱荷华州Ignatyuk;弗吉尼亚州马利舍夫;谢尔巴科夫,VV,大偏差问题中的边界效应,俄罗斯数学测量,49,2,41-99(1994)·Zbl 0824.60022号
[41] 南卡罗来纳州朱奈嘉。;Nicola,V.,带反馈的Jackson网络中缓冲区溢出概率的有效模拟,ACM建模和计算机模拟转录,15,281-315(2005)·Zbl 1390.90224号
[42] 南卡罗来纳州朱奈嘉。;Shahabudin,P.,稀有事件模拟技术:简介和最新进展,运筹学和管理科学手册,13291-350(2006)·Zbl 1170.90300号
[43] Knuth,DE,《计算机编程艺术》第1卷:基本算法(1972),阅读:Addison-Wesley出版社,阅读
[44] 小林,M。;Miyazawa,M。;拉图什,G。;拉马斯瓦米,V。;Sethuraman,J。;西格曼,K。;Squillante,理学硕士;Yao,D.,重新审视双qbd过程的尾部渐近性:坐标和对角线方向的精化和完全解,随机模型中的矩阵分析方法,145-185(2013),柏林:施普林格,柏林·Zbl 1280.60044号
[45] Kroese,DP;Nicola,V.,杰克逊网络的高效仿真,美国计算机学会建模与计算机仿真汇刊,12119-141(2002)·Zbl 1390.90231号
[46] 伊利诺伊州库尔科娃;Malyshev,VA,Martin边界和椭圆曲线,Markov过程。相关领域,4,2,203-272(1998)·Zbl 0929.60055号
[47] Louchard,G。;Schott,R.,一些分布式算法的概率分析,随机结构与算法,2,2151-186(1991)·Zbl 0732.68055号
[48] Louchard,G。;斯科特·R。;托利,M。;Zimmermann,P.,《随机行走、热方程和分布式算法》,《计算与应用数学杂志》,53,2,243-274(1994)·Zbl 0820.68052号
[49] Maier,R.S.(1993)。随机扰动非线性系统中的大涨落:在计算中的应用。arXiv预打印arXiv:chao-dyn/9305009v1·Zbl 0869.60105号
[50] Maier,RS,碰撞堆栈:大偏差分析,随机结构与算法,2,4379-420(1991)·Zbl 0737.60097号
[51] McDonald,DR,《北方人随机游动首次通过时间的渐近性》,《应用概率年鉴》,9,110-145(1999)·Zbl 0937.60091号
[52] 米雷茨基,D。;Scheinhardt,W。;Mandjes,M.,Jackson串联网络的状态相关重要性抽样,ACM建模与计算机仿真事务(TOMACS),20,3,15(2010)·Zbl 1384.90028号
[53] Miyazawa,M.,双QBD过程和相关反射随机游动中的尾衰减率,运筹学数学,34,3,547-575(2009)·Zbl 1213.60151号
[54] Miyazawa,M.,排队网络多维反射过程中的轻尾渐近性,Top,19,2,233-299(2011)·兹比尔1280.60051
[55] Ney,P。;Nummelin,E.,Markov加性过程I.特征值性质和极限定理,《概率年鉴》,15561-592(1987)·Zbl 0625.60027号
[56] 尼古拉,V。;Zaburnenko,T.,《模拟Jackson网络中人口溢出的有效重要性抽样启发法》,ACM建模与计算机模拟事务(TOMACS),17,2,10(2007)·Zbl 1390.90249号
[57] 帕雷克,S。;Walrand,J.,队列网络中过度积压的快速模拟方法,IEEE自动控制事务,34,1,54-66(1989)·Zbl 0661.60110号
[58] RS兰德哈瓦;Juneja,S.,结合重要性抽样和时间差异控制变量来模拟马尔可夫链,ACM建模与计算机模拟汇刊,14,1,1-30(2004)·Zbl 1390.65031号
[59] Ridder,A.,无限服务器队列中首次通过时间概率的重要性采样算法,《欧洲运筹学杂志》,199,1176-186(2009)·Zbl 1176.90131号
[60] Robert,P.,《随机网络和队列、随机建模和应用概率序列》(2003),纽约:Springer出版社,纽约
[61] 鲁比诺,G。;Tuffin,B.,《使用蒙特卡罗方法进行罕见事件模拟》(2009年),纽约:威利·Zbl 1159.65003号
[62] 塞塔耶什加,L。;Wang,H.,前馈网络的有效重要性抽样方案,ACM建模与计算机仿真事务(TOMACS),23,4,21(2013)·Zbl 1358.60079号
[63] Sezer,A.D.(2005)。排队网络的动态重要性抽样。布朗大学应用数学系博士论文。
[64] Sezer,A.D.(2007年)。树型Jackson网络的渐近最优重要性抽样。预打印。http://arxiv.org/abs/0708.3260。
[65] Sezer,AD,Markov调制排队网络的重要性抽样,随机过程及其应用,119,2491-517(2009)·Zbl 1157.60345号
[66] Sezer,A.D.(2010年)。树型Jackson网络的渐近最优重要性抽样。排队系统,64(2),103-117,Longer(2007)版本,可访问http://arxiv.org/abs/0708.3260 . ·Zbl 1182.90027号
[67] Sezer,A.D.(2015)。约束随机游动的退出概率和平衡。https://arxiv.org/abs/1506.08674。
[68] Sezer,AD,两个串联队列过度积压概率的近似,应用概率杂志,55,3,968-997(2018)·兹比尔1401.60081
[69] Shwartz,A.、Weiss,A.(1995)。性能分析存在较大偏差。随机建模系列。伦敦:查普曼和霍尔出版社,《队列、通信和计算》,附罗伯特·范德贝的附录·Zbl 0871.60021号
[70] 尤恩吕,K.D.(2018)。约束简单随机游动的退出概率。中东技术大学应用数学研究所博士论文。
[71] 姚,AC,实现堆栈的内存分配方案分析,SIAM计算杂志,10,2398-403(1981)·Zbl 0457.68023号
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