метод Бенеша
В теории массового обслуживания , дисциплине математической теории вероятностей , подход Бенеша [ 1 ] или метод Бенеша [ 2 ] является результатом точного или хорошего приближения распределения вероятностей длины очереди. Он был представлен Вацлавом Э. Бенешем в 1963 году. [ 3 ]
Этот метод вводит величину, называемую «виртуальным временем ожидания», для определения оставшейся рабочей нагрузки в очереди в любое время. Этот процесс представляет собой ступенчатую функцию, которая прыгает вверх с новыми поступлениями в систему, а в остальном является линейной с отрицательным градиентом. [ 4 ] Давая соотношение для распределения незавершенной работы с точки зрения избыточной работы, разницы между поступлениями и потенциальной пропускной способностью обслуживания, она превращает зависящую от времени проблему виртуального времени ожидания в «интеграл, который в принципе может быть решен». [ 5 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Сивараман, В.; Кьюсси, Ф. (2000). Предоставление сквозных статистических гарантий задержки с планированием самого раннего срока и формированием трафика для каждого перехода . IEEE INFOCOM ( Конференция по компьютерным коммуникациям ). IEEE Девятнадцатая ежегодная совместная конференция обществ компьютеров и коммуникаций (кат. № 00CH37064). Труды IEEE INFOCOM 2000 . Том. 2. п. 631. дои : 10.1109/INFCOM.2000.832237 . ISBN 0-7803-5880-5 .
- ^ Норрос, И. (2000). «Поведение очереди при дробном броуновском трафике». Самоподобный сетевой трафик и оценка производительности . стр. 101–114. дои : 10.1002/047120644X.ch4 . ISBN 0471319740 .
- ^ Бенеш, В.Е. (1963). Общие случайные процессы в теории массового обслуживания . Эддисон Уэсли.
- ^ Райх, Э. (1964). «Обзор: Вацлав Э. Бенеш, Общие случайные процессы в теории массового обслуживания» . Анналы математической статистики . 35 (2): 913–914. дои : 10.1214/aoms/1177703602 .
- ^ Ван Мигем, П. (2006). «Общая теория массового обслуживания». Анализ производительности сетей и систем связи . стр. 247–270. дои : 10.1017/CBO9780511616488.014 . ISBN 9780511616488 .