本文主要是介绍数据网络理论基础 第三章网络的时延模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 排队论的基本概念*
- Little定理***
- Little定理的应用****
- M/M/1排队系统***
- 例题****
- M/M/m系统***
- M/M/m系统的几种推广形式**
- M/M/ ∞ \infin ∞系统, 不拒绝系统
- M/M/m/m系统
- 应用
- 系统容量有限的M/M/m/k
- 例题
- M/G/1排队系统(非Markov模型)***
- PK公式
- 剩余服务时间
- FDM, TDM和SFDM(待看)*
- FDM
- SFDM
- TDM
- 不同服务规则的M/G/1排队系统*
- 服务受限系统*
- 优先级排队系统***
- 非强插型优先级排队系统
- 例子
- 强插型优先级队列系统
- 例子
- G/G/1系统*
- M/G/1排队系统的嵌入马尔科夫链分析
- PASTA定理*
- 嵌入马尔科夫链分析法
- M/G/1系统的转移状态概率
- M/E_r/1模型**
- 例题
- 批量到达排队系统M^k/M/1**
排队论的基本概念*
排队系统包含顾客源, 排队队列和服务台. 顾客源涉及到达率, 达到间隔, 到达方式对应三条规则: 源数量, 间隔概率模型, 到达方式; 排队队列涉及队列容量和离去方式, 后者对应三条规则:等待型, 损失型和等待队列有限长; 服务台涉及服务顺序, 对应四条规则: 先到先服务, 后到后服务, 随机服务, 优先级服务.
ABCdef
N ( t ) N(t) N(t) N q ( t ) N_q(t) Nq(t) W i W_i Wi S i S_i Si T i T_i Ti α i ( t ) \alpha_i(t) αi(t) β i ( t ) \beta_i(t) βi(t)
N t N_t Nt N q N_q Nq W W W S S S T T T λ \lambda λ
Little定理***
Little定理的应用****
服务系统, 排队系统, 整个系统.
对系统的到达率 * 在系统中的逗留时间 = 系统中的人数
M/M/1排队系统***
到达是一个泊松过程, 到达的时间间隔服从负指数分布, 服务时间服从负指数分布, 队列长度(系统队长)是一个生灭过程.
系统中含有 i i i人的概率.
就是说, N t N_t Nt的概率服从参数为 1 − ρ 1-\rho 1−ρ的几何分布.
μ \mu μ是平均服务率, 也是服务时间所服从的负指数分布的参数.
例题****
M/M/m系统***
M/M/m系统的几种推广形式**
M/M/ ∞ \infin ∞系统, 不拒绝系统
M/M/m/m系统
- 呼损率B: 离开概率;
- 相对通过能力Q: 通过概率;
- 绝对通过能力A: 单位时间通过多少人;
- 繁忙程度: 绝对通过能力*服务时间/服务台数=;
- 平均逗留时间;
应用
系统容量有限的M/M/m/k
例题
M/G/1排队系统(非Markov模型)***
平均服务时间, 二阶矩和方差的公式要记住.
PK公式
剩余服务时间
FDM, TDM和SFDM(待看)*
FDM
服务时间固定, 所以是M/D/1系统.
SFDM
TDM
不同服务规则的M/G/1排队系统*
服务受限系统*
优先级排队系统***
非强插型优先级排队系统
例子
可见平均剩余服务时间的计算公式和各优先级的平均等待时间的计算公式需要牢记.还有系统的平均时延.
强插型优先级队列系统
例子
G/G/1系统*
M/G/1排队系统的嵌入马尔科夫链分析
PASTA定理*
嵌入马尔科夫链分析法
要求掌握状态转移概率.
M/G/1系统的转移状态概率
M/E_r/1模型**
例题
批量到达排队系统M^k/M/1**
这篇关于数据网络理论基础 第三章网络的时延模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!