Система M/G/1/∞ в методе вложенных цепей Маркова в машиностроении

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Acesso é pago ou somente para assinantes

Resumo

Система M/G/1/∞ представляет собой немарковскую модель, однолинейную систему массового обслуживания с ожиданием и пуассоновским входящим потоком требований интенсивности λ. Однако буква G на втором месте записи системы означает, что время обслуживания каждого требования можно распределить по произвольному закону G(x). Если G(x) не является гиперэрланговским, то нельзя построить такой процесс η(t), который описывал бы функционирование системы и являлся бы марковским процессом с непрерывным временем и дискретным множеством состояний. В частности, не будет таким процессом число требований в системе ν(t) в момент t, поскольку распределение остаточного времени обслуживания требования, находящегося в системе, в отличие от экспоненциального случая, зависит от того времени, которое это требование уже обслуживалось.

Sobre autores

A. Popov

Institute of Machine Engineering named after A. A. Blagonravov RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: aproximandra@mail.ru
Москва, Россия

Bibliografia

  1. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. М.: Физматгиз, 1961.
  2. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. T. I. M.: Мир, 1984.
  3. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. M.: Наука, 1966.
  4. Саати Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Сов. радио, 1965.
  5. Вентцель Е. С. Введение в исследование операций: Учеб. пособие. М.: Советское радио, 1964. 390 с.
  6. Popov A. M., Sotnikov V. N. Die ekonomiko-mathematischen Methoden und die Modelle. Die Monografie / Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015. 212 p. Русский перевод.
  7. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Прикладные проблемы теории вероятностей, 1983. 416 с.
  8. Попов А. М., Сотников В. Н., Валиев Р. М. Экономико-математические методы и модели в машиностроении: Монография. М.: Наука-Информ, 2017.
  9. Кокрен Г. У. Методы селективного исследования, М.: Статистика, 1990. 440 с.
  10. Раифа Г., Шлейфер Р. Прикладная теория статистических решений, М.: Статистика, 1992. 359 с.
  11. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. 2-е изд. М.: Высшая школа, 2000. 480 с.
  12. Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. 2-е изд. М.: Наука, 1988. 208 с.
  13. Kosygin A. N., Tatiankin V. M. An example of time series forecasting using a multilayer neural network // Center of Scientific Cooperation “Interactive plus” 5 Content is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 license (CC-BY4.0). Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference. Cheboksary: CNS Interactive Plus. 2015. № 4 (7). P. 187–189.
  14. Исмаил С., ван Геест Ю., Мэлоун М. Экспоненциальные организации. М.: Альпина Паблишер, 2017. 394 с.
  15. Bjerrum J. Exponential organizations – how to become better, faster and cheaper than your competitors//RIGHT PEOPLE/. https://rightpeoplegroup.com/ exponential-organizations (дата обращения: 05.05.2025)
  16. SAFe: essential knowledge//SCALED AGILE. Prover of SAFe. https://www.scaledagile.com/enterprise-solutions/what-is-safe (дата обращения: 05.05.2025)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025