- Код статьи
- S30345804S0235711925050078-1
- DOI
- 10.7868/S3034580425050078
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 5
- Страницы
- 60-65
- Аннотация
- 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 v(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.
- Ключевые слова
- случайный процесс марковский процесс состояние частиц счетное множество состояний переходная вероятность предельное значение вероятности интенсивность переходов дискретное множество состояний процесс размножения и гибели время обслуживания
- Дата публикации
- 17.06.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 22
Библиография
- 1. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. М.: Физматгиз, 1961.
- 2. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. I. М.: Мир, 1984.
- 3. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: 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 модел и 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 Геeст 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)
