随机过程(六)更新过程的推广
《应用随机过程》教学大纲
《应用随机过程》课程教学大纲课程代码:090541007课程英文名称:Applications Stochastic Processes课程总学时:40 讲课:40 实验:0 上机:0适用专业:应用统计学大纲编写(修订)时间:2017.6一、大纲使用说明(一)课程的地位及教学目标随机过程是现代概率论的一个重要的组成部分,其理论产生于上世纪初期,主要是由物理学、生物学、通讯与控制、管理科学等方面的需求而发展起来的。
它是研究事物的随机现象随时间变化而产生的情况和相互作用所产生规律的学科。
随机过程的理论为许多物理、生物等现象提供诸多数学模型,同时为研究这类现象提供了数学手段。
本课程为统计学专业的专业课程,通过本课程的学习,掌握随机过程的基本概念、基本理论、内容和基本方法,了解随机过程的重要应用,为后继课程学习提供知识准备,另一方面,随机过程的发展也是人们认识客观世界的一个重要组成部分,它有助于学生辩证唯物主义世界观的培养。
(二)知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识:通过本科程的学习,使学生掌握,要求学生掌握随机过程的基本概念、二阶矩过程的均方微积分、马尔可夫过程的基本理论、平稳过程的基本理论、鞅和鞅表示、维纳过程、Ito定理、随机微分方程等理论和方法。
2.基本能力:通过本课程的学习,使学生能较深刻地理解随机过程的基本理论、思想和方法,并能应用其解决实践中遇到的随机问题,从而提高学生的数学素质,加强学生开展科研工作和解决实际问题的能力。
3.基本技能:掌握建立随机数学模型、分析和解决问题方面的技能,为进一步自学有关专业应用理论课程作好准备。
(三)实施说明本大纲是根据沈阳理工大学关于制订本科教学大纲的原则意见专门制订的。
在制订过程中参考了其他学校相关专业应用随机过程教学大纲。
本课程思维方式独特,还需要学生有较高的微积分基础,教学中应注意概率意义的解释和学生基础情况的把握,处理好抽象与具体,偶然与必然、一维与多维,理论与实践的关系。
随机过程教学大纲
《随机过程》教学大纲一、课程信息课程代码:060148课程名称:随机过程英文名称:Stochastic Processes课程类别:专业核心课适用专业: 应用统计学总学时:48 学时理论学时:40 学时实践学时:8学时学分:3 学分(理论2.5学分,实践0.5学分)开设学期:第4学期考核方式:考试先修课程:概率论、高等数学二、课程简介《随机过程》是统计学专业的专业必修课程。
随机过程通常被视为概率论的动态部分,即研究的是随机现象的动态特征。
着重对随时间和空间变化的随机现象提出各种不同的模型并研究其内在的性质与相互联系,具有较强的理论性。
该学科在社会科学、自然科学、经济和管理等各个领域中都有广泛的应用。
课程性质为选修课,主要讲述随机过程的基本知识,课程的主要教学教学目的是培养学生运用随机过程分析和解决问题的能力,使学生掌握主要几种随机过程的基本概念与处理随机现象的方法。
课程内容包括:随机过程基本概念、Poisson过程、更新过程、Markov链、鞅、布朗运动。
三、教学内容及要求第一章预备知识教学重点和难点:重点和难点是概率空间,矩母函数和特征函数的定义及性质、条件期望、收敛性、极限定理等。
实践环节:无建议使用的教学方法与手段:多媒体与板书结合教学学时:(理论学时3学时)(实践学时0学时)教学目标和要求:通过本章的学习,复习并扩展概率论课程的内容,为学习随机过程打下良好的基础,提供必备的数学工具。
第一节概率空间1. 概率空间定义2. 概率的性质第二节随机变量与分布函数1. 随机变量2. 常见概率分布第三节数字特征、矩母函数与特征函数1. Riemann-Stieltjes积分2. 数字特征3. 关于概率测度的积分4. 矩母函数5. 特征函数第四节收敛性1. 收敛性2. 积分号下取极限的定理第五节独立性与条件期望1. 独立性2. 独立随机变量和的分布3. 条件期望第二章随机过程的基本概念和基本类型教学重点和难点:重点和难点是随机过程的概念,有限维分布族,柯尔莫哥洛夫存在定理。
随机过程-第四章 更新过程
P 1 因 此 存 在 a 0 , 使 得 P Xn a 0 , 从 而 由 于 F( 0 ) X n 0 , P X n a 1 。而 F (a) P X n a P X n a P X n a
为 避 免 因 可 能 的
TN (t ) N (t )
N (t ) 时,
TN (t ) N (t )
。但由于 t 时 N (t ) ,所以当 t 时,
TN (t ) N (t )
。
又
TN (t )1 N (t )
TN (t )1 N (t ) 1 。 ,类似地可推得当 t 时, N (t ) 1 N (t ) N (t ) TN (t ) 1
且因为随机变量 X n , n 1, 2, 服从独立同分布且分布函数为 F ( x) ,记 Fn 为 Tn 的分 布函数,则 Fn 是 F 自身的 n 次卷积。因此可得
P N (t ) n Fn (t ) Fn1 (t )
令 M (t ) E[ N (t )] ,称 M (t ) 为更新函数。
t
N (t ) 的情况。 t
为考虑 N (t ) 的发散速度,我们先考虑到达时刻 TN (t ) ( TN (t ) 表示在时刻 t 或时刻 t 之前 最后一次更新发生的时刻,以此类推,则 TN (t )1 表示在时刻 t 之后第一次更新发生的时刻) 。 利用 TN (t ) 和 TN (t )1 ,我们提出并证明以下命题。
命题 4.3 当 t 时,以概率 1 保证
证明:因为 TN (t ) t TN (t ) 1 ,于是有
N (t ) 1 , ( EX n ) 。 t
【厦门大学随机过程课件】更新过程-续
R1
R2
X1
X2
定义 考虑一个更新过程 {N (t), t ≥ 0} ,其到来间隔 X n ~ F 。假设每一次更新发
生,就收到一份酬劳。以 Rn 记在第 n 次更新时刻所获得的酬劳,{Rn , n ≥ 1} iid, 但
Rn 可以依赖于 X n 。设{( X n , Rn ), n ≥ 1} iid,令
∑ R(t) =
R N (t )
n=1 n
表示到时间 t 止所得的全部酬劳。那么,这是一个更新酬劳过程。
4
定理 3.6.1 若 E[R] < ∞ 及 E[ X ] < ∞ ,则当 t → ∞ (i) 以概率 1, t → ∞ 时,
R(t) → E[R] 。 t E[ X ]
(ii)
t → ∞ , E[R(t)] →
∑ 在一个循环中“开”的时间 =
X N x
i=1 i
∑ 一个循环的时间 =
X N s
i=1 i
2
于是有,
∑ E[
lim P{X (t) ≥ x} =
∑ t →∞
E[
Nx i =1 Ns i =1
Xi] Xi]
=
E[Nx ]E[ X ] E[Ns ]E[ X ]
=
E[N x ] E[Ns ]
。
若把 Nx −1看成更新过程{Yn , n ≥ 1} 到时刻 S − x 止的更新次数,则有
2
+ (N −1)cX N ] + K
⇒
E[一次循环费用] E[循环长度]
=
c(N −1) 2
+
K Nµ
。
3.7 再生过程
定义 设随机过程{X (t), t ≥ 0},取值于{0,1, 2, }。若存在着一些时刻,过程在 这些时刻在概率上又重新开始,即以概率 1 存在一再生列{Sn},使得在这些时刻 之后过程在概率上从时刻 0 开始全程复制。这种过程称为再生过程。
应用随机过程4.1 更新过程精讲
如果我们将事件发生一次称为一次更新,那么 定义4.1中的X n 就是第n-1次和第n次更新的间隔 时间,Tn是第n次更新发生的时刻,而N(t)就是 t时刻之前发生的更新次数.
更新过程可以模拟机器零件更换:
如在0时刻安装一零件,并开始工作,经过时间X1,在T1 时刻发生损坏,立即换新的零件并开始工作,又经过时 间X 2,在T2时刻有坏掉了,同样还第三个,依次下去, ... 我们可以认为这些零件的使用寿命是i.i.d.的,显然到 t时刻为之所更换的零件数目就构成一个更新过程.
第四章
Renewal process
1. 2. 3. 4. 5. 定义及若干性质 更新方程及其应用 更新定理 Lundberg-Cramer 破产论 更新过程的推广
4.1 更新过程的定义及若干分布
4.1.1 更新过程的定义
首先回顾 Poisson 过程. 定义3.3告诉我们:
在Poisson过程中,相邻事件发生的时间间隔X1, X 2,...是一列独立同分布的随机变量,此时的 "同分布"是指他们服从同一个指数分布.
有限次更新,从而 P(N(t)<)=1。
2). 两个等价事件: {N(t) n} {Tn t}; {N(t) n} {Tn t<Tn+1};
下面我们来看N(t)的分布。
P(N(t) n)=P(Tn t<Tn+1 ) =P(Tn t)-P(Tn+1 t) =P( i=1 Xi t)-P( i=1 Xi t)
n
对t 0, 记 N(t)= sup{n, Tn t}, 称{N(t),t 0}为更新过程.
《应用随机过程》-课程教学大纲
《应用随机过程》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码:16055502课程名称:应用随机过程英文名称:Applied Stochastic Processes课程类别:专业课学时:32学分: 2适用对象:财经类专业本科生考核方式:考试先修课程:微积分、线性代数、概率论二、课程简介中文简介紧抓课程改革核心环节,不断提升教学质量,将“课程思政”作为融合德育与智育的融合主渠道,是逐步实现“立德树人”的综合教育理念的前进方向。
《应用随机过程》是面向经济统计专业三年级学生开设的一门必修课,随机过程通常被视为概率论的动态部分,即研究的是随机现象的动态特征,着重对随时间和空间变化的随机现象提出各种不同的模型并研究其内在的性质与相互联系。
具有较强的理论性。
该学科在社会科学、自然科学、经济和管理等各个领域中都有广泛的应用,培养学生的科学精神,探索自然和人类的奥秘。
英文简介The course Applied Stochastic Processes is one of the compulsory courses for the junior undergraduates majoring in Economic Statistics,which is usually viewed as the dynamic part of probability theories. It focuses on the dynamic feature of stochastic phenomena and emphasizes modeling the stochastic phenomena varying with time and space .Moreover,it explores the inner property and relationship among various models and it is quite theoretical and widely used in social science,natural science,Economic and management science etc.三、课程性质与教学目的本课程是经济统计专业一门应用性很强的专业课。
应用随机过程4-更新过程
N (t ) k 1
X
k
, t 0
假设2
c (1 )
其中 0 称为 相 对安 全 负载 。
U (t ) , a.s. {ct S (t ), t 0}为齐次的独立增量过程。盈余过程 lim t 当盈余过程取负值时,称保险公司“破产”。T inf{t : U (t ) 0}
2010-9-2
定理4.3.2
(Blackwell更新定理)
记 E( X n ) ,
(1). 若 F 不是格点的,则对一切 a 0 ,当 t 时 a M (t a ) M (t )
(2). 若 F 是格点的,周期为 d,则当 n 时 d P{在nd处发生更新}
E[TN ( t ) 1 ] E[ X 1 X 2 X N ( t ) 1 ] E ( X 1 ) E ( N (t ) 1)
二* 、更新方程在人口学中的一个应用
设 B (t ) 为 t 时刻女婴的出生率,已知过去的 B (t ),t 0 ,要预测未 来的 B (t ),t 0 。
注: Feller初等更新定理是Blackwell更新定理的特殊情形。
2010-9-2
理学院 施三支
定理4.3.3
(关键更新定理)
记 E ( X n ) ,设函数 h (t ), t [0, ] ,满足
(1). h(t ) 非负不增;(2).
0
h(t ) dt 。 H (t ) 是更新方程
2010-9-2 理学院 施三支
例4.3.1
(剩余寿命与年龄的极限分布)
以 r (t ) TN ( t ) 1 t 表示时刻 t 的剩余寿命,即从 t 开始到下 次更新的时间,s (t ) t TN ( t ) 为 t 时刻的年龄。 求 r (t ) 和 s (t ) 的 极限分布。
马尔可夫更新过程与半马尔可夫过程”的讨论
关于“马尔可夫更新过程与半马尔可夫过程”的讨论前言马尔可夫更新过程是马尔可夫过程和更新过程的综合与推广。
马尔可夫更新过程以及由其产生的半马尔可夫过程,与马尔可夫过程、更新过程仅有紧密的联系,又有明显的区别。
马尔可夫更新过程是一个二维(包括状态和时间)随机过程,而半马尔可夫过程是由其产生的一维随机过程。
半马尔可夫过程的状态逗留时间是一般分布,不具有马尔可夫性,但在各状态转移时刻具有马尔可夫性。
马尔可夫更新过程是马尔可夫过程的推广。
如果忽略马尔可夫更新过程中的时间变量,就可得到离散时间马尔可夫链。
如果半马尔可夫过程在各个状态的逗留时间都服从指数分布,就可得到连续时间马尔可夫链。
马尔可夫更新过程是更新过程的推广。
状态逗留时间可以看作是受到一个马尔可夫链调制。
如果忽略确切的状态或状态固定,即只有一个状态,就可得到更新过程。
本读书报告主要对马尔可夫更新过程和半马尔可夫过程的概念进行了分析,讨论了马尔可夫更新过程和半马尔可夫过程、马尔可夫过程、更新过程的区别与联系,并分析总结了马尔可夫更新过程的基本特性。
一、对相关定义的理解1、马尔可夫更新过程随机变量n X 取值于状态空间{} ,,,210=S ,n T 是取值[)∞,0的随机变量,并且 ≤≤≤≤≤=-n n T T T T T 12100,则称随机过程{}0),,(≥n T X n n 是马尔可夫更新过程,如果对于0,,0≥∈≥∀t S j n 满足[][]n n n n n n n n n X t T T j X P T X T X T X t T T j X P |,),(),,(),,(|,11110011≤-==≤-=++++ (1)上式称作“半马尔可夫性”,其含义是:已知现在状态n X ,将来状态1+n X 与逗留在当前状态n X 的时间n n T T -+1的联合分布与过去的历史111100,,,,,--n n T X T X T X 独立。
应用随机过程-更新过程(PDF)
4.1 更新过程的定义及若干分布 4.2 更新方程及其应用 4.3 更新定理 4.4 Lundberger-Cramer 破产论 4.5 更新过程的推广
2010-9-2
理学院 施三支
4.1 更新过程的定义及若干分布
一、更新过程的定义
定义4.1.1 设{ X n , n 1,2, }是独立同分布的非负随机变量列,
t
其中f
(t)
m(t) F (t )。
f
(t) 0 m(t s) f
(s)ds
t
定义4.2.1 称积分方程 K (t) H (t) K (t s)dF (s) 为更新方程 0
其中 H (t),F (t) 为已知,且当 t 0时,H (t) F (t) 0。
当 H (t) 有上界时,称之为适定的。
假定1 {X k , k 1}是恒正的、独立同分布的随机变量列,
F (x) 是 X1 分布函数, 是 X1 的期望;{N (t), t 0} 是参数为 ,
且与{X k , k 1}独立的泊松过程。
2010-9-2
理学院 施三支
N (t)
到t时刻为止的索赔总额: S(t) X k ,t 0 k 1
则它表示初始盈余为u时,保险公司永不破产的概率,称为生存概率
2010-9-2
理学院 施三支
4.5 更新过程的推广
一、延迟更新过程
更新过程要求时间间隔是独立同分布的序列,如果放宽第一个时 间间隔X1,允许其分布不同,则由X1 ,X2 ,…确定的计数过程为 延迟更新过程。
二、更新回报过程
N (t)
设 R(t) Ri , 其 中 {N (t), t 0} 是 一 个 更 新 过 程 , i 1
随机过程知识点间的逻辑
随机过程知识点间的逻辑随机过程是概率论的一个重要分支,研究的是随机现象的演化规律。
它在各个领域都有着广泛的应用,如金融、通信、生物学等。
本文将以人类的视角,生动形象地介绍随机过程的相关知识点。
一、随机过程的概念随机过程是一种随时间变化的数学模型,它描述了随机事件随时间的演化规律。
可以将随机过程看作是一系列随机变量的集合,这些随机变量代表了在不同时间点上的随机事件。
二、随机过程的分类根据时间的连续性和随机性的性质,随机过程可分为连续时间随机过程和离散时间随机过程两种。
连续时间随机过程是在连续时间上进行观察的,例如布朗运动;离散时间随机过程是在离散时间上进行观察的,例如泊松过程。
三、随机过程的特征随机过程的特征可以通过其概率分布函数、均值函数和自相关函数等来描述。
概率分布函数描述了随机过程的取值在不同时间点上的概率分布;均值函数描述了随机过程的期望取值在不同时间点上的变化;自相关函数描述了随机过程在不同时间点上的相关性。
四、随机过程的性质随机过程具有多种性质,如平稳性、马尔可夫性和独立增量性等。
平稳性是指随机过程在时间平移下具有不变性;马尔可夫性是指在给定当前状态下,未来状态的概率只依赖于当前状态,而与过去状态无关;独立增量性是指在不同时间段内的随机变量是相互独立的。
五、随机过程的应用随机过程在金融领域的应用非常广泛,如股票价格的模拟与预测、期权定价等;在通信领域,随机过程被用于描述信号的传输与接收过程;在生物学领域,随机过程被用于模拟遗传变异和进化过程。
六、随机过程的发展随机过程是概率论的重要分支,随着数学理论的不断发展,随机过程的理论框架也在不断完善。
现代随机过程理论已经成为数学和应用数学领域的重要研究方向,为解决实际问题提供了有力的工具。
随机过程作为描述随机现象演化规律的数学模型,在各个领域都有着重要的应用。
通过对随机过程的分类、特征、性质和应用的介绍,相信读者对随机过程有了更深入的了解。
希望本文能够以人类的视角,生动形象地呈现随机过程的相关知识,使读者感到仿佛是真人在叙述。
第三章poisson过程与更新过程
定理3.2.3 提供了对泊松过程进行计算机模拟及其统 计检验的理论基础与方法,只需产生n个同指数分布的 随机数, 将其作为Ti, i=1,… 即可得到Poisson过程的一 条样本轨道.
17
要检验{N(t),t0}是否为Poisson过程,可转化为检验 相邻两次跳跃间隔时间{Tn= tn –tn-1, n1}是否为指数分 布总体的i.i.d 样本.
2 2 N
2
泊松过程的自相关函数 2 RN t1 , t2 E N t N t min t , t t1t2 2 1 2 1 泊松过程的自协方差函数
CN t1 , t2 min t1, t2
例 3.1.1 (Poisson过程在排队论中的应用)设某火车 站售票从早上8:00开始,此售票处连续售票,乘客以 10人/小时的速率到达,求以下(1)9:00-10:00间最多 有5名乘客来此购票的概率(2)10:00-11:00没有人来 买票的概率(3)若已知8:00-11:00有10个人来买票, 则9:00-10:00间有5名乘客买票的概率。 例 3.1.2(事故发生次数及保险公司接到的索赔数)设 保险公司接到的索赔请求为以Poisson过程{N(t)},又假 设每次的赔付都是1,每月平均接到索赔要求为4次, 则一年中保险公司要支付的金额平均是多少?
(4) 普通性 : 在非常短的时间区段Δt 内的理赔次数 几乎不可能超过 1 次 , 且发生 1 次理赔的概率近似与 Δt成正比.(稀有事件)
3
定义3.1.1计数过程{N(t),t0}称为具有参数(或强度) ( 0) 的Poission过程(或Poission 流),如果 1)N(0)=0 ; 2)具有独立增量性; 3)满足增量平稳性; 4)对于任意t>0和充分小的 t 0,有
更新过程
第四章 更新过程教学目的:(1)掌握更新过程的定义和基本性质; (2)掌握更新函数、更新方程; (3)了解更新定理及其应用; (4)了解更新过程的若干推广。
教学重点:(1)更新过程定义及若干分布; (2)更新方程及其应用; (3)更新过程的推广。
教学难点:(1)更新过程定义及若干分布; (2)更新方程及其应用; (3) 更新定理;4.1 更新过程定义及若干分布教学目的:掌握更新过程的定义及性质;掌握更新函数的性质。
教学重点:更新过程的性质;更新函数的性质。
教学难点:更新函数的性质。
一、更新过程的定义设{X n ,n≥1}是独立同分布的非负随机变量,分布函数为F(x),且F(0)<1,令010,nn k k T T X ===∑记(){}sup ;n N t n T t =≤或()()1n T t n N t I ∞≤==∑,称{N(t),t≥0}更新过程。
注: 在有限的时间内不可能有无限多次更新发生。
因为0k If EX μ=>由强大数定律知,依概率1有()nT n nμ→→∞,,n if n Then T →∞→∞所以,从而,无穷多次更新只可能在无限长的时间内发生,即有限的时间内最多只能发生有限次更新。
(){}{}sup ;max ;n n N t n T t n T t =≤=≤二、 N (t )的分布及E[N (t )]的一些性质 1、N(t)的分布因为()n N t n T t ≥⇔≤,所以(){}(){}(){}1P N t n P N t n P N t n ==≥-≥+ {}{}1n n P T t P T t +=≤-≤ ()()1n n F t F t +=-其F n (x )中是T n 的分布函数,它是F (x )自身的n 次卷积。
注:()()1F x F x =,()()()10xn n F x F x u dF u -=-⎰()()()()()()2210x xF x F x u dF u F x dF u F x ∴=-≤=⎰⎰()()()()()()33220x xF x F x u dF u F x dF u F x =-≤=⎰⎰()()n n F x F x ∴≤ 2、更新函数令m (t )=E [N (t )],称m (t )为更新函数。
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第三节更新过程的推广一、交错更新过程考虑一个系统,它有两个状态:开或关,最初它是开的且持续开的时间为Z1;而后关闭且持续关闭的时间为Y1,之后又打开,时间为Z2;又关闭,时间为Y2,再打开等等。
Z Y n 独立同分布,因此{Z n}和{Y n}都是独立同分假设随机变量(,),1n n布,但允许Z n和Y n是相依的(什么含义)。
定理:设H是Z n的分布,G是Y n的分布,而F是Z n+Y n的分布,令()P t =P(时刻t 系统是开的)设()n n E Y Z +<∞,且F 不是格点的,则()lim ()()()n t n n E Z P t E Y E Z →∞=+证明:对第一次更新的时刻111X Z Y =+取条件概率得P(时刻t 系统是开的|X 1=x)=111(|)()P Z t Z Y t x tP t x x t >+>≥⎧⎨-<⎩则1010()(|)()()()()1()()()ttP t P t X x dF x P Z t P t x dF x H t P t x dF x ∞===>+-=-+-⎰⎰⎰时刻系统开着方程()的解为0()1()(1())()tP t H t H t x dM x =-+--⎰由于10(1())()H t dt E Z ∞-=<∞⎰且1()H t -非负不增,由关键更新定理得11111(1())()lim ()()()t H t E Z P t E Y Z E Y Z ∞→∞-==++⎰交错更新定理的应用例:()1()1()N t N t N t X S S ++=-表示包含点t 的更新区间的长度,求()1N t X +的极限分布解:设一个开-关循环对应于一个更新区间,且如果整个循环时间大于x ,就说整个循环是开的,否则开着的时间就是0,即此系统在一个循环期中或者全开,或者全关着。
注意到()1()(t x)()N t P X x P P t +>==包含的更新长度大于 时刻开着由交错更新定理知,若F 不是格点的,有()1()lim ()(|)()()/N t t xE P X x E X X x P X x ydF y μμμ+→∞∞>=>>==⎰循环的开时等价地有()10lim ()()/xN t t P X x ydF y μ+→∞≤=⎰例:假设顾客按一更新过程来到一家出售单一品种商品地商店,来到的间隔分布F 是非格点的。
顾客的需求量假定是独立的,具有共同的分布G 。
商店使用如下的订货策略:若在为一个顾客服务后的存货量低于s ,则立即订货使之达到S ,否则不订货。
于是若为一顾客服务后存货量为x ,则订货量为,0S x x sx s-<≥且假定订货瞬间即被补足。
设()X t 为时刻t 的存货量,求()1N t X +的极限分布。
解:设(0)X S =,如果存货量为x 时,我们说系统是开的。
否则是关的。
这是一个交错更新过程,因此(x )lim (())E()t E P X t x →∞≥≥=在一个循环中存货量的时间一个循环的时间现在如果我们以12,,...Y Y 为相继来到的顾客的需求量且设1min(:)x n N n Y Y S x =+⋅⋅⋅+>-那么正是这个循环中第x N 个顾客使得存货量降到x 以下,也正是第x N 个顾客结束这个循环。
因此,若记(1)i X i ≥为顾客来到的时间间隔,则在一个循环中“开”的时间=1xN i i X =∑一个循环的时间=1sN i i X =∑假定来到间隔与需求量独立,于是取期望得11()lim (())()xsN ii x N t s ii X E N P X t x E N X=→∞=≥==∑∑ 由于1x N -可以看作一个更新过程(为什么),因此由wald 等式有()()1()()1x G s G E N M S x E N M S s =-+=-+其中1()G i i M G t ∞==∑,因此1()lim (())1()G t G M S x P X t x M S s →∞+-≥=+-延迟更新过程设1X 服从分布G ,23,,...X X 独立同分布,分布F ,且与X 1独立,令00S =,1,1nn i i S X n ==≥∑,且定义()sup{:}D n N t n S t =≤则称随机过程{(),0}D N t t ≥延迟更新过程。
对于延迟更新过程,类似的有11(())()() ()()D n n n n P N t n P S t P S t G F t G F t +-==≤-≤=*-*令()(())D D M t E N t =,则容易证明11()*()D n n M t G F t ∞-==∑对于延迟更新过程,也有与更新过程类似的极限定理 定理:令0()xdF x μ∞=⎰(1)()1,..D N t a s t μ→ (2)()1,..D M t a s t μ→(3)若F 不是格点的,则()()D aM t a M a μ+-→(4)若F 与G 是格点的,周期为d ,则lim (nd )n dE μ→∞=时刻的更新次数(5)若F 不是格点的,,设函数(),[0,]h t t ∈∞满足 (1)()h t 非负不增; (2)0()h t dt ∞<∞⎰则()()()/D h t x dM x h t dt μ∞∞-→⎰⎰更新回报过程 设()1()N t i i R t R ==∑其中{(),0}N t t ≥是一个更新过程,,1,2,...n R n =独立同分布,但允许n R 可以依赖于n X ,所以我们假定(,)n n X R 独立同分布,则称{(),0}R t t ≥是一个更新回报过程定理:若更新间隔12,,...,X X 满足1EX <∞,每次得到得回报{}n R 满足1ER <∞,则(1)111lim (),..t ER R t a s t EX →∞=(2)[]111lim ()t ER E R t t EX →∞=证明:(1)()()11()()()N t N t i ii i R RR t N t ttN t t====∑∑由强大数定理知,当t →∞时()1(),..()N t ii RE R a s N t =→∑又由更新过程的极限性质知()1..()N t a s t E X →于是(1)得证 (2)由wald 等式知()()1()1()111()()()(()1)()()N t N t i i N t N t i i E R E R E R M t E R E R +++===-=+-∑∑从而[]()1()()()1()N t E R E R t M t E R tt t++=- 若能证明()1()/0N t E R t +→,则由基本更新定理可证(2)成立。
令()1()()N t g t E R +=,对第一次更新的时刻取条件得1()1(|)()N t x R x t E R X x g t x x t->⎧==⎨-≤⎩ 因此1110()(|)()()()tg t E R X t P X t g t x dF x =>>+-⎰令11()(|)(1())h t E R X t F s =>-=11(|)()t E R X x dF x ∞=⎰这是一个更新方程0()()()()tg t h t h t s dM s =+-⎰由于()1()11(|0)(|)N t N t E R S E R X t +==>()1()1(|)(|)(())N t N t n n n E R S s E R X t s P N t n ∞+===>-=∑若令11()(|)(1())h t E R X t F s =>-=11(|)()t E R X x dF x ∞=⎰注意到110(||)(|||)()E R E R X x dF x ∞==<∞⎰得()0h t →且1()(||),h t E R t ≤∀于是可选取T 使得|()|h t ε<对任何t T ≥成立,由初等更新定理得01()()()()()()()()()||,()t Tt T g t h t h t x h t x dM x dM x t t t tM t T M t M t T E R t t t t E X εεε-∞---≤++---≤++→→∞⎰⎰因为ε可任意小,所以()/0g t t →,例:(产品保修策略)设某公司所出售商品采取如下更换策略,若商品出售后,在期限w 内损坏,则免费更换同样的产品。
若在(,]w w T +期间损坏,则按使用时间折价更换新产品,并且对在(0,]w 内更换的新产品执行原来的更换期,而对在(,]w w T +内折价更换的新产品,从更新时刻重新计算更换期。
请讨论长期执行此策略,厂家的期望利润是多少,假定产品一旦损坏,顾客立即更换。
退换或者购买新的?解:设0t =时用户购买了一个新产品,售价为c ,成本为c 0<c ,产品的寿命为X ,它的分布为()F t ,EX μ=<∞。
设用户相邻两次购买(包括全价购买和更换,但不包括免费更换)的时间间隔为12,,...Y Y 。
容易求出12,,...Y Y 独立同分布,记()G t 为Y 的分布 记N(t)为(0,t )时的更换次数,T 为第n 次更新时刻由Y 1的定义知,1w Y w R =+(w R 是产品在w 时刻的剩余寿命) 依题意,更换策略为0()y w c y w y wT≤⎧⎪⎨->⎪⎩其中y 为使用时间。
设1(0,]Y 内用户花费为c 1,则1111()c Y w T c c Y w w Y w T T>+⎧⎪=⎨-<<+⎪⎩从而,1(1())()(1())w TwcEc c G w T t w d G t T+=-+---⎰利用分部积分10()()TTw c cEc G w x dx P R x TT=+=>⎰⎰其中1()()G t P Y t =>, 于是011()(,)(1())Tw c P R x dxEc c w T EY T M t μ>==+⎰长期平均费用= 在(0,w)时间内免费更换产品的个数的期望值为(())()E N w M w = 因此,在一个购买周期1(0,]Y 内公司所付成本为0[()1]c M w +,公司从每个用户所得的长期平均利润为00(1())(,)(,)(1())c M w c c w T c w T M w μμ+-=-+例:假设乘客按照一个更新过程来到火车站,其平均来到时间间隔为μ。