Решение в форме продукта
В теории вероятностей является решение в форме продукта особенно эффективной формой решения для определения некоторой метрики системы с различными подкомпонентами, где метрика для набора компонентов может быть записана как произведение метрики различных компонентов. . Используя обозначение Пи с заглавной буквы, решение в форме продукта имеет алгебраическую форму.
где B — некоторая константа. Решения такого вида представляют интерес, поскольку их оценка при больших значениях n не требует больших вычислительных затрат . Такие решения в сетях массового обслуживания важны для поиска показателей производительности в моделях многопрограммных компьютерных систем с разделением времени.
Равновесные распределения
[ редактировать ]Первые решения в виде произведения были найдены для равновесных распределений цепей Маркова . Тривиально, модели, состоящие из двух или более независимых подкомпонентов, демонстрируют решение в форме продукта по определению независимости. Первоначально этот термин использовался в сетях массового обслуживания , подкомпонентами которых были отдельные очереди. Например, теорема Джексона дает совместное равновесное распределение открытой сети массового обслуживания как произведение равновесных распределений отдельных очередей. [1] После многочисленных расширений, в основном сети BCMP, считалось, что локальный баланс является требованием для решения в форме продукта. [2] [3]
Геленбе Модель G-сети была первой, которая показала, что это не так. Движимый необходимостью смоделировать биологические нейроны, которые имеют точечный процесс, подобный импульсному поведению, он представил предшественника G-сетей, назвав его случайной нейронной сетью . [4] Введя «негативных клиентов», которые могут уничтожить или устранить других клиентов, он обобщил семейство продуктовых сетей. [5] Затем это было расширено в несколько этапов, сначала с помощью «триггеров» Геленбе, которые представляют собой клиентов, которые имеют право перемещать других клиентов из одной очереди в другую. [6] Еще одной новой формой клиентов, которая также привела к формированию продукта, стала «партийная распродажа» Геленбе. [7] Это было дополнительно расширено Эролом Геленбе и Жаном-Мишелем Фурно с помощью типов клиентов, называемых «сбросами», которые могут моделировать устранение сбоев: когда очередь достигает пустого состояния, представляющего (например) сбой, длина очереди может вернуться назад или быть «сброшен» к своему устойчивому распределению прибывшим клиентом сброса, что представляет собой ремонт. Все эти предыдущие типы клиентов в G-Networks могут существовать в одной сети, в том числе с несколькими классами, и все вместе они по-прежнему приводят к решению в форме продукта, выводя нас далеко за пределы обратимых сетей, которые рассматривались ранее. [8]
Решения в форме продукта иногда описываются как «станции, независимые в равновесии». [9] Решения в форме продукта также существуют в сетях массовых очередей . [10]
Дж. М. Харрисон и Р. Дж. Уильямс отмечают, что «практически все модели, которые были успешно проанализированы в классической теории сетей массового обслуживания, представляют собой модели, имеющие так называемое стационарное распределение в форме продукта» [9] Совсем недавно были опубликованы решения в форме произведения для алгебр марковских процессов (например, RCAT в PEPA [11] [12] ) и стохастические сети Петри . [13] [14] Теорема Мартина Фейнберга о нулевом дефиците дает достаточное условие для того, чтобы сети химических реакций демонстрировали стационарное распределение в форме продукта. [15]
Работа Геленбе также показывает, что продукт G-Networks можно использовать для моделирования случайных нейронных сетей с резкими скачками , и, кроме того, такие сети можно использовать для аппроксимации ограниченных и непрерывных функций с действительным знаком. [16] [17]
Распределение времени пребывания
[ редактировать ]Термин «форма продукта» также использовался для обозначения распределения времени пребывания в циклической системе массового обслуживания, где время, затрачиваемое заданиями на M узлах, определяется как произведение времени, проведенного на каждом узле. [18] В 1957 году Райх показал результат для двух очередей M/M/1 . последовательно соединенных [19] позже расширив это до n очередей M/M/1 в тандеме [20] и было показано, что это применимо к путям без обгона в сетях Джексона . [21] Уолранд и Варайя предполагают, что отсутствие обгона (когда клиенты не могут обогнать других клиентов, выбрав другой маршрут через сеть) может быть необходимым условием сохранения результата. [21] Митрани предлагает точные решения для некоторых простых сетей с обгоном, показывая, что ни одна из них не демонстрирует распределения времени пребывания в форме продукта. [22]
Для закрытых сетей Чоу показал результат для двух сервисных узлов: [23] который позже был обобщен до цикла очередей [24] и для обгона свободных путей в сетях Гордона–Ньюэлла . [25] [26]
Расширения
[ редактировать ]- Приблизительные решения в форме продукта вычисляются с учетом независимых предельных распределений, которые при некоторых условиях могут дать хорошее приближение к стационарному распределению. [27] [28]
- Решения в форме полупродукта — это решения, в которых распределение может быть записано как продукт, где термины имеют ограниченную функциональную зависимость от глобального пространства состояний, которое можно аппроксимировать. [29]
- Решения в форме квазипродукта либо
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Джексон, Джеймс Р. (1963). «Системы массового обслуживания, подобные цеху». Наука управления . 10 (1): 131–142. дои : 10.1287/mnsc.10.1.131 .
- ^ Бушери, Ричард Дж.; ван Дейк, Нью-Мексико (1994). «Локальный баланс в сетях массового обслуживания с положительными и отрицательными заявками» . Анналы исследования операций . 48 (5): 463–492. дои : 10.1007/BF02033315 . hdl : 1871/12327 . S2CID 15599820 .
- ^ Чанди, К. Мани ; Ховард, Дж. Х. младший; Таусли, Д.Ф. (1977). «Форма продукта и локальный баланс в сетях массового обслуживания» . Журнал АКМ . 24 (2): 250–263. дои : 10.1145/322003.322009 . S2CID 6218474 .
- ^ Геленбе, Эрол (1989). «Случайные нейронные сети с отрицательными и положительными сигналами и решение в форме продукта». Нейронные вычисления . 1 (4): 502–510. дои : 10.1162/neco.1989.1.4.502 . S2CID 207737442 .
- ^ Геленбе, Эрол (1991). «Продуктовые сети массового обслуживания с отрицательными и положительными заявками» . Журнал прикладной вероятности . 28 (3): 656–663. дои : 10.2307/3214499 . JSTOR 3214499 .
- ^ Геленбе, Эрол (1993). «G-сети с триггерным движением клиентов». Журнал прикладной вероятности . 30 (3): 742–748. дои : 10.2307/3214781 . JSTOR 3214781 .
- ^ Геленбе, Эрол (1993). «G-Networks с активным движением клиентов». Вероятность в инженерных и информационных науках . 7 (3): 335–342. дои : 10.1017/S0269964800002953 .
- ^ Геленбе, Эрол ; Фурно, Жан-Мишель (2002). «G-Networks со сбросами». Оценка производительности . 49 (1): 179–191. дои : 10.1016/S0166-5316(02)00127-X .
- ^ Jump up to: а б Харрисон, Дж. М .; Уильямс, Р.Дж. (1992). «Броуновские модели сетей массового обслуживания с прямой связью: квазиобратимость и решения в форме продукта». Анналы прикладной теории вероятности . 2 (2): 263–293. CiteSeerX 10.1.1.56.1572 . дои : 10.1214/aoap/1177005704 .
- ^ Хендерсон, В.; Тейлор, П.Г. (1990). «Форма продукта в сетях очередей с пакетными поступлениями и пакетными обслуживаниями». Системы массового обслуживания . 6 : 71–87. дои : 10.1007/BF02411466 . S2CID 30949152 .
- ^ Хиллстон, Дж .; Томас, Н. (1999). «Решение формы продукта для класса моделей PEPA» (PDF) . Оценка производительности . 35 (3–4): 171–192. дои : 10.1016/S0166-5316(99)00005-X . hdl : 20.500.11820/13c57018-5854-4f34-a4c9-833262a71b7c .
- ^ Харрисон, П.Г. (2003). «Поворот времени вспять в алгебре марковских процессов» . Теоретическая информатика . 290 (3): 1947–2013. дои : 10.1016/S0304-3975(02)00375-4 . Архивировано из оригинала 15 октября 2006 г. Проверено 29 августа 2015 г.
- ^ Марин, А.; Бальзамо, С.; Харрисон, П.Г. (2012). «Анализ стохастических сетей Петри с сигналами». Оценка производительности . 69 (11): 551–572. дои : 10.1016/j.peva.2012.06.003 . hdl : 10044/1/14180 .
- ^ Мерес, Ж.; Нгуен, ХТ (2009). «Сети Петри с нулевым дефицитом и форма продукта». Приложения и теория сетей Петри . Конспекты лекций по информатике. Том. 5606. с. 103. CiteSeerX 10.1.1.745.1585 . дои : 10.1007/978-3-642-02424-5_8 . ISBN 978-3-642-02423-8 .
- ^ Андерсон, DF; Крачун, Г.; Курц, Т.Г. (2010). «Стационарные распределения продуктов в форме для сетей химических реакций с нулевым дефицитом». Бюллетень математической биологии . 72 (8): 1947–1970. arXiv : 0803.3042 . дои : 10.1007/s11538-010-9517-4 . ПМИД 20306147 . S2CID 2204856 .
- ^ Геленбе, Эрол (1993). «Обучение в рекуррентной случайной нейронной сети». Нейронные вычисления . 5 (1): 154–164. дои : 10.1162/neco.1993.5.1.154 . S2CID 38667978 .
- ^ Геленбе, Эрол ; Мао, Чжи-Хун; Ли, Ян-Да (1991). «Аппроксимация функции случайной нейронной сетью». Транзакции IEEE в нейронных сетях . 10 (1): 3–9. CiteSeerX 10.1.1.46.7710 . дои : 10.1109/72.737488 . ПМИД 18252498 .
- ^ Боксма, Огайо ; Келли, ФП ; Конхейм, AG (январь 1984 г.). «Форма продукта для распределения времени пребывания в циклических экспоненциальных очередях» . Журнал АКМ . 31 (1): 128–133. дои : 10.1145/2422.322419 . S2CID 6770615 .
- ^ Райх, Эдгар (1957). «Время ожидания в тандемных очередях» . Анналы математической статистики . 28 (3): 768–773. дои : 10.1214/aoms/1177706889 .
- ^ Райх, Э. (1963). «Примечание об очередях в тандеме» . Анналы математической статистики . 34 : 338–341. дои : 10.1214/aoms/1177704275 .
- ^ Jump up to: а б Уолранд, Дж .; Варайя, П. (1980). «Sojourn Times и условия обгона в джексоновских сетях». Достижения в области прикладной теории вероятности . 12 (4): 1000–1018. дои : 10.2307/1426753 . JSTOR 1426753 .
- ^ Митрани, И. (1985). «Проблемы времени отклика в сетях связи». Журнал Королевского статистического общества. Серия Б (Методическая) . 47 (3): 396–406. дои : 10.1111/j.2517-6161.1985.tb01368.x . JSTOR 2345774 .
- ^ Чоу, Ве-Мин (апрель 1980 г.). «Распределение времени цикла экспоненциальных циклических очередей» . Журнал АКМ . 27 (2): 281–286. дои : 10.1145/322186.322193 . S2CID 14084475 .
- ^ Шассбергер, Р.; Дадуна, Х. (1983). «Время обхода цикла экспоненциальных очередей» . Журнал АКМ . 30 : 146–150. дои : 10.1145/322358.322369 . S2CID 33401212 .
- ^ Дадуна, Х. (1982). «Время прохождения путей без обгона в сетях Гордона-Ньюэлла». Достижения в области прикладной теории вероятности . 14 (3): 672–686. дои : 10.2307/1426680 . JSTOR 1426680 .
- ^ Келли, ФП ; Поллетт, ПК (1983). «Время пребывания в закрытых сетях массового обслуживания». Достижения в области прикладной теории вероятности . 15 (3): 638–656. дои : 10.2307/1426623 . JSTOR 1426623 .
- ^ Байнат, Б.; Даллери, Ю. (1993). «Единый взгляд на методы аппроксимации формы продукта для общих закрытых сетей массового обслуживания». Оценка производительности . 18 (3): 205–224. дои : 10.1016/0166-5316(93)90017-О .
- ^ Даллери, Ю.; Цао, XR (1992). «Операционный анализ стохастических замкнутых сетей массового обслуживания». Оценка производительности . 14 : 43–61. дои : 10.1016/0166-5316(92)90019-D .
- ^ Томас, Найджел; Харрисон, Питер Г. (2010). «Государственные ставки и полупродуктовая форма посредством обратного процесса». Инженерия производительности компьютеров . Конспекты лекций по информатике. Том. 6342. с. 207. дои : 10.1007/978-3-642-15784-4_14 . ISBN 978-3-642-15783-7 .
- ^ Дембицкий, К.; Дикер, AB; Рольски, Т. (2007). «Формы квазипродукта для жидкостных сетей, управляемых Леви». Математика исследования операций . 32 (3): 629–647. arXiv : math/0512119 . дои : 10.1287/moor.1070.0259 . S2CID 16150704 .
- ^ Ангиус, А.; Хорват, А.С.; Вольф, В. (2013). «Приблизительный анализ переходных процессов сетей массового обслуживания с помощью форм квазипродуктов». Методы и приложения аналитического и стохастического моделирования . Конспекты лекций по информатике. Том. 7984. с. 22. дои : 10.1007/978-3-642-39408-9_3 . ISBN 978-3-642-39407-2 .