随机过程(六)更新过程的推广
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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(,),1
n 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 t
P t x x t >+>≥⎧⎨-<⎩
则
10
10
()(|)()
()()()
1()()()
t
t
P 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())()t
P 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 x
E P X x E X X x P X x yd
F y μ
μ
μ
+→∞
∞>=
>>=
=⎰循环的开时
等价地有
()10lim ()()/x
N 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 s
x 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=1x
N i i X =∑
一个循环的时间=1
s
N i i X =∑
假定来到间隔与需求量独立,于是取期望得
11()
lim (())()
x
s
N i
i x N t s i
i 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()()1
x 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
,1n
n 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 +-==≤-≤=*-*