基于多重休假的min(N,V)-策略M/G/1排队系统的队长分布

运用全概率分解技术和拉普拉斯变换工具,研究了基于服务员多重休假的min(N,V)-策略M/G/1排队系统,其中N是预设的休假终止的门限值.讨论了从任意初始状态出发队长的瞬态分布,获得了队长瞬态分布的拉普拉斯变换的递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,同时求出了附加队长分布的显示表达式.进一步讨论了当休假时间V分别服从负指数分布和定长分布P{V=T}=1,以及当N=1,N→∞,P{V=0}=1与P{V=∞}=1时的特殊情形.最后,通过数值实例阐述了获得便于计算的稳态队长分布的表达式在系统容量设计中的重要价值.     

具有多重休假和Min(N,V)-策略控制的Geo/G/1离散时间排队

考虑服务员具有多重休假和系统采用min(N,V)-策略控制的离散时间Geo/G/1排队系统,使用全概率分解技术和更新过程理论,研究了系统在任意时刻n+的瞬态队长分布和稳态队长分布,得到了瞬态队长分布的z-变换表达式和稳态队长分布的递推表达式.进一步,得到了系统在时刻点n,n~-和外部观察时刻点的稳态队长分布.特别地,本文直接获得了一些特殊离散时间排队系统相应的结果.最后,通过数值实例阐述了获得便于计算的稳态队长分布的表达式在系统容量设计中的重要价值.     

N-策略与Min(N,V)-策略的M/G/1/∞排队系统等待时间的随机分解结构

在一些关于N-策略休假的M/G/1/∞排队模型研究中,由于顾客的等待时间与该顾客到达时刻以后的输入间隔时间不再独立,因此对顾客的稳态等待时间分布的讨论较为困难,更多是集中在系统的稳态队长和附加队长的讨论上,很少有文献讨论顾客的稳态等待时间及其随机分解.本文首先考虑经典N-策略休假的M/G/1/∞排队系统,讨论了顾客的稳态等待时间分布,给出了顾客的稳态等待时间的随机分解结果和顾客的附加延迟时间分布的显式表达式,同时,指出了已有结果的错误.其次,我们考虑在多重休假和单重休假下具有Min(N,V)-策略控制的M/G/1/∞排队系统,给出了顾客的稳态等待时间的随机分解结果,获得了顾客的平均稳态等待时间和平均附加延迟时间表达式.特别地,通过本文可直接获得一些特殊排队系统的相应结果.     

延迟N-策略M/G/1排队系统队长的瞬态和稳态分布

研究延迟N-策略M/G/1排队系统,讨论了队长的瞬态和稳态性质.通过引进"服务员忙期"和使用全概率分解技术,导出了在任意时刻t瞬态队长分布的L变换的递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,以及平稳队长的随机分解.     

基于多重休假的min(N,V)-策略M/G/1排队系统的队长分布

运用全概率分解技术和拉普拉斯变换工具,研究了基于服务员多重休假的min（N,V）-策略M/G/1排队系统,其中N是预设的休假终止的门限值.讨论了从任意初始状态出发队长的瞬态分布,获得了队长瞬态分布的拉普拉斯变换的递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,同时求出了附加队长分布的显示表达式.进一步讨论了当休假时间V分别服从负指数分布和定长分布P{V=T}=1,以及当N=1,N→∞,P{V=0}=1与P{V=∞}=1时的特殊情形.最后,通过数值实例阐述了获得便于计算的稳态队长分布的表达式在系统容量设计中的重要价值.     

Bernoulli反馈排队的N策略Geom／G／1排队系统的队长分布

考虑具有Bernoulli反馈排队和N策略体假的离散时间Geom/G/1排队系统,采用一种直观、简洁的全概率分解方法以及U-变换技术,研究了该排队系统队长的瞬态性质,得到队长瞬态分布的U-变换形式的递推表达式;进一步导出队长稳态分布的递推表达以及平稳队长分布的随机分解;最后,计算出稳态队长分布,并且考察了其统计性质.     

带启动时间的N-策略M/G/1排队系统的队长

从任意初始状态出发, 直接研究了系统队长的瞬态分布和稳态分布.通过引进的“服务员忙期", 使用全概率分解技术和拉普拉斯变换,导出了在任意时刻t队长的瞬态分布的拉普拉斯变换的表达式,进一步获得了有重要应用价值的稳态分布的具体的递推式子,以及稳态队长的随机分解结果. 特别地,还直接获得了一些特殊排队系统的更实用的稳态队长分布的递推表达式.     

单重延误休假的M~x/G(M/G)/1可修排队系统分析(Ⅰ)—— 一些排队指标

考虑具有单重延误休假的MxG(MG)1可修排队系统,其中休假时间、服务时间、修理时间和延误休假时间都为任意分布(不一定是连续型),采用一种较简洁的方法,我们获得队长的瞬态解、平稳解和队长的随机分解表达式,同时给出了一些特殊情形下队长的随机分解结果     

单重延误休假的$M^x$/G(M/G)/1可修排队系统分析(Ⅰ)—— 一些排队指标

考虑具有单重延误休假的$M^x$/G(M/G)/1可修排队系统,其中休假时间、服务时间、修理时间和延误休假时间都为任意分布(不一定是连续型),采用一种较简洁的方法,我们获得队长的瞬态解、平稳解和队长的随机分解表达式,同时给出了一些特殊情形下队长的随机分解结果.     

推广的M~x/G(M/G)/1(M/G)可修排队系统(Ⅱ)—— 一些可靠性指标

进一步研究推广的MxG(MG)1(MG)可修排队系统,讨论了服务台如下的可靠性问题:1)在时刻t失效的概率,即不可用度;2)在“服务员忙期”内的失效次数;3)在(0,t]内的平均失效次数及其渐近展开;4)在“服务员忙期”内的失效时间;5)在(0,t]内的平均失效时间及其渐近展开,得到一系列结果,并给出了便于计算(0,t]内的平均失效次数和平均失效时间的近似式     

ANALYSIS AND COMPUTATIONAL ALGORITHM FOR QUEUES WITH STATE-DEPENDENT VACATIONS I： G/M（n）/1/K

In this paper we study a queueing system with state-dependent services and state-dependent vacations, or simply G/M（n）/1/K. Since the service rate is state-dependent, this system includes G/M/c and G/M/c/K queues with various types of station vacations as special cases. We provide a recursive algorithm using the supplementary variable technique to numerically compute the stationary queue length distribution of the system. The only input requirement is the Laplace-Stieltjes transform of the interarrival distribution as well as the state-dependent service rate and state-dependent vacation rate. In a subsequent companion paper, we study its dual system M（n）/G/1/K queue with statedependent vacations.     

灰色多变量GM(1,N)幂模型及其应用

针对多变量少数据的系统建模问题,提出了灰色多变量GM（1,N）幂模型及其派生模型GM（1,N,x^（1））幂模型,给出了其参数估计算式和近似时间响应式,在此基础上,分两种情况讨论了模型的参数优化方法,并通过数值模拟和应用实例验证了新模型的有效性. 结果表明：传统的GM（1,N）模型是GM（1,N）幂模型的特殊形式,GM（1,N）幂模型能够更好地描述系统特征行为序列与其影响因素序列的非线性关系,从而有效地提高传统灰色多变量系统建模的精度.     

灰色MGM(1,m,N)模型的构建及其在雾霾预测中的应用

针对传统MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型均未能反映多个系统行为变量在多个因素变量影响下的模拟预测问题,本文根据两个模型各自特点对传统MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型进行拓展,构建了灰色MGM(1,m,N)模型.研究该模型的建模机理及过程,并解决在多个因素变量的影响下多个系统行为变量的模拟预测问题.最后,将三种模型应用于雾霾的模拟预测中,结果表明,MGM(1,m,N)模型预测精度高于传统的MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型,这主要是由于该模型能够较好地描述和反映多个系统行为变量受多个因素变量的影响.     

Geom/G_1,G_2(Geom/G)/1/1可修Erlang消失系统的可靠性指标及其计算机仿真分析

研究Bernoulli到达且无等待空间的单服务员离散时间可修Erlang消失排队系统.系统中服务员可向顾客提供两种不同类型的服务,即常规服务和可选二次服务.在系统运行过程中服务设备的故障可以引起系统中顾客的清空.采用一种新型的离散补充变量技术,给出了系统稳态可用度,稳态失效频度,首次故障前平均时间,服务员空闲概率,故障概率,工作概率以及系统稳态损失概率等一系列性能指标.最后通过数值实例和计算机仿真验证了理论分析技术的合理性和有效性.     

基于Simpson公式的GM(1,N)建模的新算法

根据时间序列的结构与特征, 对GM(1,N)灰微分方程进行了建模机理分析, 并用数值积分算法提出了 基于Simpson公式的建立GM(1,N)预测模型的新算法. 用平均相对误差对一些时间序列进行了模型的 实证分析, 发现新算法的拟合精度比原有算法有明显的改进, 从而验证了该算法对一些时间序列的有效性. 所提出的新算法是建立GM(1,N)预测模型时值得尝试的一个方法, 对GM(1,N)预测模型的合理应用具有一定的现实意义.     

Prediction of efficient outputs based on GM（1,N） model and weak DEA efficiency

This paper expresses the efficient outputs of decisionmaking unit(DMU) as the sum of average outputs forecasted by a GM(1,N) model and increased outputs which reflect the difficulty to realize efficient outputs.The increased outputs are solved by linear programming using data envelopment analysis efficiency theories,wherein a new sample is introduced whose inputs are equal to the budget in the issue No.n + 1 and outputs are forecasted by the GM(1,N) model.The shortcoming in the existing methods that the for...     

灰色GMP(1,1,N)模型及其在冰凌灾害风险预测中的应用

在加权最小二乘框架下构建了含时间多项式项的灰色GMP(1,1,N)模型,该模型既适用于小样本单调序列又适用于波动序列,论证了均方误差最小准则、均方相对误差最小准则与平均绝对百分误差最小准则下的GM(1,1)、NGM(1,1,k)和GM(1,1,t~α)模型均是GMP(1,1,N)模型的特殊形式,将GMP(1,1,N)模型应用于黄河宁蒙河段冰凌灾害风险预测,结果表明2015-2016年的风险预测结果符合实际情况,模型能够识别风险波动变化规律.为不同准则下灰色预测新模型的构建提供了新思路,具有重要的理论意义和工程应用前景.