《随机过程与排队论》PPT课件

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第六章排队论-PPT精选

第六章排队论-PPT精选
(1)损失制。这是指如果顾客到达排队系
统时,所有服务台都被先到的顾客占用, 那么他们就自动离开系统永不再来。
2.服务规则
(2)等待制 这是指当顾客来到系统时,所有服务台
都不空,顾客加入排队行列等待服务。等待制中,服务 台在选择顾客进行服务时常有如下四种规则: 1)先到先服务。按顾客到达的先后顺序对顾客进行服务。 2)后到先服务。 3)随机服务。即当服务台空闲时,不按照排队序列而随 意指定某个顾客接受服务。 4)优先权服务。
②排队等待的顾客数(排队长)的期望值Lq; ③顾客在系统中全部时间(逗留时间)的期望值W;
④顾客排队等待时间的期望值Wq。
第二节 M/N/1模型
模型的条件是: 1、输入过程――顾客源是无限的,顾客到
达完全是随机的,单个到来,到达过程 服从普阿松分布,且是平稳的; 2、排队规则――单队,且队长没有限制, 先到先服务; 3、服务机构――单服务台,服务时间的长 短是随机的,服从相同的指数分布 。
第六章 排 队 论
随机服务系统理论
第六章 排 队 论
排队系统描述 基本概念 M / M / 1 模型 M / M / S 模型
第一节 排队系统描述
顾客---要求服务的对象统称为“顾 客”
服务台---把提供服务的人或机构称 为“服务台”或“服务员”
各种形式的排队系统
各种形式的排队系统
(2)其他常用数量指标
Pn PNn:稳态系统任一 为n时 的刻 概状
特别n= 当0时(系统中0顾 )客 ,数为 P0即稳态系统所 全有 部服 空务 闲台 的概
(2)其他常用数量指标
ρ ——服务强度,即每个服务台单位时间内的平 均服务时间,—般有ρ =λ /(sμ ),这是衡量 排队系统繁忙程度的重要尺度,当ρ 趋近于0时, 表明对期望服务的数量来说,服务能力相对地 说是很大的。这时,等待时间一定很短,服务 台有大量的空闲时间;如服务强度ρ 趋近于1, 那么服务台空闲时间较少而顾客等待时间较多。 我们一般都假定平均服务率μ 大于平均到达率 λ ,即λ /μ <1,否则排队的人数会越来越多, 以后总是保持这个假设而不再声明。

运筹学第五章排队论PPT课件

运筹学第五章排队论PPT课件
第五章 排队论(Queuing Theory)
排队论(queuing),也称随机服务系统理论,是 运筹学的一个主要分支。
1909年,丹麦哥本哈根电子公司电话工程师A. K. Erlang的开创性论文“概率论和电话通讯理论” 标志此理论的诞生。排队论的发展最早是与电话, 通信中的问题相联系的,并到现在是排队论的传统 的应用领域。近年来在计算机通讯网络系统、交通 运输、医疗卫生系统、库存管理、作战指挥等各领 域中均得到应用。
1.排队系统的统计推断:即通过对排队系统主 要参数的统计推断和对排队系统的结构分析,判 断一个给定的排队系统符合于哪种模型,以便根 据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率 规律性,主要研究队长分布、等待时间分布和忙 期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
3.最优化问题:即包括最优设计(静态优化),
• 顾客源有限模型[M/M/1][∞/M/ FCFS]
1
2
... n
单队多服务台(串列)
.
1
1
2
3
2
混合形式
5
2)服务方式分为单个顾客服务和成批顾客服务。 3)服务时间分为确定型和随机型。 4)服务时间的分布在这里我们假定是平稳的。
§1.2 排队系统的模型分类
上述特征中最主要的、影响最大的是: • 顾客相继到达的间隔时间分布 • 服务时间的分布 • 服务台数
最优运营(动态优化)。
.
8
§2.2 排队问题求解(主要指性态问题)
求解一般排队系统问题的目的主要是通过
研究排队系统运行的效率指标,估计服务质
量,确定系统的合理结构和系统参数的合理
值,以便实现对计等。
排队问题的一般步骤:

运筹08(第10章排队论)精品PPT课件

运筹08(第10章排队论)精品PPT课件

2020/11/30
7
排队系统类型3:
服务完成后离开
服务台1
顾客到达
服务完成后离开
服务台2
服务完成后离开
服务台s
S个服务台, S个队列的排队系统
2020/11/30
8
排队系统类型4:
顾客到达
服务台1
离开
服务台s
多服务台串联排队系统
2020/11/30
9
排队系统的描述 实际中的排队系统各不相同,但概括 起来都由三个基本部分组成: 1、输入过程; 2、排队及排队规则; 3、服务机构
2020/11/30
21
➢ 定长分布(D):每个顾客接受的服 务时间是一个确定的常数。
➢ 负指数分布(M):每个顾客接受的
服务时间相互独立,具有相同的负指
数分布: e- t t0
f(t)=
0
t<0
其中>0为一常数。
2020/11/30
22
➢ K阶爱尔朗分布(Ek):
f(t)=
k(kt)k-1 · e- kt
2
无形排队现象:如几个旅客同时打电话 订车票;如果有一人正在通话,其他人只 得在各自的电话机前等待,他们分散在不 同的地方,形成一个无形的队列在等待通 电话。
排队的不一定是人,也可以是物。如生 产线上的原材料,半成品等待加工;因故 障而停止运行的机器设备在等待修理;码 头上的船只等待装货或卸货;要下降的飞 机因跑道不空而在空中盘旋等。
理;出价高的顾客应优先考虑。
2020/11/30
20
❖ 3、服务机制
包括:服务员的数量及其连接方式(串联还是并联) 顾客是单个还是成批接受服务; 服务时间的分布
记某服务台的服务时间为V,其分布函数 为B(t),密度函数为b(t),则常见的分布 有:定长分布(D)

随机过程与排队论

随机过程与排队论

随机过程与排队论任课教师:魏静萱副教授wjx@曾勇副教授第一节排队现象例一:电话系统:主叫用户和被叫用户之间提供语音服务,该服务承载于某条通信信道之上,即两个用户c个通道。

地需要一条通道,3个用户需要3个通道,4个用户需要6个通道。

一般的,n个用户需要2n球人口60亿,需要?通道。

海量通信接近天文数字。

解决:信道“公用”导致拥挤排队现象例二:排队现象举例排队系统的三大要素:1. 输入过程 2. 排队规则:队列允许的最大长度 3. 服务窗:顾客是怎样接受服务的1.输入过程:顾客按什么规则进入系统?一个个?成批?到达过程和到达时间间隔符合一定的分布,称到达分布。

假设:到达过程和到达时间是独立同分布的。

到达过程假定为平稳的,对时间是齐次的。

注:Markov 齐次过程 如果一个过程只依赖于现在,而不是过去。

表1 输入过程的三种随机过程描述按顾客到达过程的不同概率特性分类: ① 定长输入(D ):顾客等间隔到达,nc τ=n τ的分布函数为 1()()0n t c F t P t t cτ≥⎧=≤=⎨<⎩②Poisson 流输入(M): 系统的输入过程{M(t)>0}是Poission 流 满足4个条件:a) M(t)取值为非负数b) P(M(0)=0)=1, 即时间间隔为0时到达系统 的人数为0 c) 过程{M(t)} 具有平稳独立增量性 d) 每一个增量M(a+t)-M(a)非负,且服从参数为tλ的泊松分布(){()()}!k a t P M t a M a k e K λλ-+-==③ k 阶Erlang 输入(Ek)④ 一般独立输入(G):顾客的到达过程{n τ}是独立同分布的随机变量序列,其分布函数可以是任意函数。

⑤ 成批到达系统:顾客一批批到达系统,每批相继到达的时间间隔为上述各种分布之一。

2.排队与服务规则① 损失制 (无排队队列):顾客到达时,系统被占用,顾客离去,不再回来。

《随机过程与排队论》知识点复习.ppt

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2020/6/10
140-29
2、样本函数与状态空间
❖ 随机过程X(t,)是定义在TΩ上的二元函数:一 方面,当tT固定时,X(t,)是定义在Ω上的随 机变量;另一方面,当Ω固定时,X(t,)是 定义在T上的函数,称为随机过程的样本函数。
❖ 随机过程在时刻t所取的值X(t)=x称为时刻t时随 机 过 程 {X(t),tT} 处 于 状 态 x , 随 机 过 程 {X(t),tT}所有状态构成的集合称为状态空间, 记为E,即:
140-17
边缘分布律、条件分布律
称 pi P{X xi } pij,i 1,2, j1
为r.v.X的边缘分布律。称
pj P{Y y j} pij,j 1,2, i1
为r.v.Y的边缘分布律。称
pi|j pij pj ,i, j 1,2,
为在已知Y=yj的条件下,r.v.X的条件分布律。称 为在已知X=pxj|ii的 条pij件pi下,,i, jr.v1.Y,2的,条件分布律。
随机过程与排队论
教学内容
1) 概率论的基本知识 2) 随机过程的基本概念
随机过程的定义及分类 随机过程的分布及数字特征 3) 独立过程与独立增量过程 4) 泊松过程 5) 更新过程
2020/6/10
140-2
教学内容
1) 马尔可夫过程 马尔可夫过程的概念 离散参数马氏链 齐次马氏链状态的分类 连续参数马氏链 生灭过程
2020/6/10
140-25
4)协方差
若E{[X-E(X)][Y-E(Y)]},称 cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} =E(XY)-E(X)E(Y)
为随机变量X和Y的协方差,称
XY
cov(X, Y) D(X) D(Y)

排队论(讲义)ppt课件

排队论(讲义)ppt课件

概率关系着对时间的数量分配。一个事件A的概率 P(A)是对应事件A要发生可能性 的数量分配。概率有很多不同的定义,常用的有三种:
(1)古个典数定。义:P(A)=NA/N 其中N是可能结果的总个数,NA是事件A在其中发生的结果的
例1. 求抛两个骰子并且决定和为7的概率p。
总共有36种可能的结果,所以N= 36
排队论 Queueing Theory
主讲:周在莹
;.
1
CONTENUNIT 1 排队模型
UNIT 2 排队网络模型
UNIT 3 应用之:QUICK PASS系统
结束语
;.
PREPARATION 概率论和随机过程
Part 1.概率论基础
1。 概率的定义
独立性: 如果P(AB)=P(A)P(B),事件A和B叫做相互独立的事件 独立性的概念可以推广到三个或多个事件。
;.
3 全概率公式和贝叶斯定理 全概率公式:给定一组互斥事件E1,E2,,…,En,这些事件的并集包括所有可能的
结果,同时给任一个任意事件A,那么全概率公式可以表示为: n
P(A)=∑P(A|Ei)P(Ei) i=1
在离散型随机变量中,只有几何分布具有无后效性。这两种分布可以分别用来描 绘离散等待时间和连续等待时间。
在排队理论中,指数分布是很重要的。
;.
6 k-爱尔朗分布 概率密度: f(x)= (λkx)n-1λke-λkx /(n-1)! x≥0,λ>0.
0 x<0 数字特征: E[X]=1/λ; Var[X]=1/(kλ2 )
;.
5 (负)指数分布
它是一种连续型的概率分布,它的概率密度为
f(x)= λe-λx x≥0
0

随机过程与排队论12共41页文档

随机过程与排队论12共41页文档
0/4/27
计算机科学与工程学院 顾小丰
40-2
§5.1 M/M/1/
1. 问题的叙述
❖ 顾客到达为参数(>0)的泊松过程,即相继到
达的间隔时间序列{n,n1}独立、服从参数为 (>0)的负指数分布F(t)=1-e-t,t0;
❖ 顾客所需的服务时间序列{n,n1}独立、服从参 数为(>0)的负指数分布G(t)=1-e-t,t0;
j0
j0
1 '
(1)1
1
2020/4/27
计算机科学与工程学院 顾小丰
40-8
结论(续1)
等待队长的分布
P{Nqj} p p0 j 1 p1 (11 ) j2,1,
j0 j1
平均等待队长
Nq jpj1 j(1)j1
j0
j0
'
2(1) jj12(1) j
j0
j0
2(1) j 0j '2(1) 1 1 '1 2
W qE(W q)(1 ), 1
等待时间的方差为
(2) D[W q]2()2, 1
2020/4/27
计算机科学与工程学院 顾小丰
40-13
证明
1)当t=0时,有 Wq(0)=P{Wq=0}=P{顾客到达时看到的队长为0}=p0-
2)当t>0时,有 Wq(t)=P{Wq=0}+P{0<Wqt}
=p0-+ P {0<Wqt|顾客到达时看到的队长为j}•pjj 1
上一讲内容回顾
➢ 生灭过程 ➢ 排队论简介
• 排队的概念 • 基本的排队系统 • 排队系统的基本组成 • 经典排队系统的符号表示方法
2020/4/27
计算机科学与工程学院 顾小丰

北大随机过程课件:第 3 章 第 4 讲 排队过程

北大随机过程课件:第 3 章 第 4 讲 排队过程

马尔可夫过程排队过程1 排队过程的基本参数和问题排队模型的一般描述:A/R/S/N排队系统的基本参数排队的基本问题排队问题的李特公式2.排队问题的分析方法3. 排队问题的Little定律4.排队问题举例:例1 排队问题M/M/1/∞(无限队长)ξ是一个参数连续状态离散的马尔可夫过程。

(1)()t(2) 求解Q矩阵:(3) 研究稳态t→∞的状态概率分布(4) 达到稳定状态后,系统中顾客的平均数L,(5) 达到稳定状态后,系统中排队等待顾客的平均值L Q,(6) 达到稳定状态后,顾客在系统中的平均时间W,(7) 达到稳定状态后,顾客在系统中等待的平均时间WQ:(8) Little定律:M/M/1/∞排队模型总结:系统中平均的顾客数和平均延迟与负载的关系:例2 排队问题M/M/1/N(有限队长)例3 顾客成批到达的排队问题例4 电话交换问题(M/M/N/N)例5 M/M/s/∞排队系统例6 队长为k>s、s个服务员的排队问题M/M/s/k例7 机器维修问题1 排队过程的基本参数和问题排队模型的一般描述:A/R/S/N排队系统的基本参数A :顾客到达系统的规律(典型的是泊松到达率),R :顾客在系统中接受服务的规律(典型的是负指数分布), S :系统中服务人员的个数(典型的是一个服务员), N :系统中排队队长的限制(典型的有限队长N )。

排队的基本问题在排队系统的平均顾客数L , 在排队等候的平均顾客数L Q , 顾客在系统中平均花费的时间W , 顾客在排队等候的平均时间W Q 。

排队问题的李特公式W L λ=,Q Q W L λ=2.排队问题的分析方法马尔可夫模型的排队问题,M/M/……确定:系统状态转换图, Q 矩阵,稳态的线性方程组,得到:稳态分布的递推关系和稳态解,分析:系统中的平均顾客数、平均队长、系统中的时间、平均等待时间、李特公式。

3. 排队问题的Little 定律W L λ=,Q Q W L λ=排队系统中普适性的定律,统计量服从的公式,对到达过程、服务时间分布、服务规则无特殊要求。

第六章排队论 ppt课件

第六章排队论 ppt课件
3) 普遍性:在 t 时间内到达一个顾客的概率为 t +o(t ),
到达两个或两个以上顾客的概率为 o(t );即两个顾客不可 能同时到达 • 泊松过程具有可迭加性 – 即独立的泊松分布变量的和仍为泊松分布
21
6.3.2.2 负指数分布
(1)推导
• 泊松过程的到达间隔时间为负指数分布 – 令 h 代表间隔时间,则概率 P{h > t}代表时间区间 △t 内没有顾客来的概率;由泊松分布
第六章 随机服务系统理论
排队论
Queuing Theory
确定型只是随机现象的特例
1
6.1 随机服务系统基础
• 系统的输入与输出是随机变量 • A.k.Erlang 于1909~1920年发表了一系列根据话务量计
算电话机键配置的方法,为随机服务理论奠定了基础 • 又称为排队论(Queuing Theory)或拥塞理论(Congestion
PB3 (1 / 8)PA0 (1 / 8)
(16 1 / 8)3 3!
e 161 / 8
e 81 / 8
0.0664
(2) 3 个顾客全是购买 B 类商品的概率为
Pn ( t ) 0
n2
26
例-2
某铁路与公路相交的平面交叉口,当火车通过 交叉口时,横木护栏挡住汽车通行。每次火车 通过时,平均封锁公路3min,公路上平均每分 钟有4辆汽车到达交叉口。求火车通过交叉口 时,汽车排队长度超过100m的概率(即排队 汽车超过12辆的概率)。
笨,没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
4
6.1.1 基本要素
排队系统的三个基本组成部分. •输入过程 (顾客按照怎样的规律到达); •排队规则 (顾客按照一定规则排队等待服务); •服务机构 (服务机构的设置,服务台的数量,服务的 方式,服务时间分布等)

第5章 排队论ppt课件

第5章 排队论ppt课件

❖ 1、队长——系统中的顾客数量
m
L S Pi i i0
队长
m
m
i P0 i P0 i i 1
i0
i1
P0
m i1
d d
(
i)
P0
d d
m
(
i1
i)
P0
d d
1 m 1
(
)
1
1
P0
1
(m
1) m (1 ) 2
m
m 1
1
LS
m 2
❖ 2、排队长——系统中等待的顾客数量
i-1个细菌
一、生灭过程定义
❖ 研讨系统内部形状变化的过程 形状i+1
一个事件
系统形状i
一个事件
形状i-1
在Δt时辰内发生两个或两个以上 事件的概率为O(Δt)
Δt→0, O(Δt)→0
系统具有0,1,2,……个形状。在任何时辰,假设 系统处于形状i,并且系统形状随时间变化的过 程满足以下条件,称为一个生灭过程:
M/M/1/∞/∞排队系统
系统容量无限、顾客源无限 最根本的排队系统 排队过程为生灭过程过程
λ
λ
λ
λ
λ
λ
λ
S0
S1
S2

Si-1
Si
Si+1

μ
μ
μ
μ
μ
μ
μ
P0
P1
P2
Pi
列形状转移方程组求各形状概率
P1 P0
P1
P0
P0
Pi ii1Pi1Pi1iP0
Pi 1
i0
( 1 23 i )P 0 1

排队论(讲稿)PPT课件

排队论(讲稿)PPT课件
概况2
+ 您的内容打在这里,或者通过复制您的文本后。
概况3
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第12章 排队论
第1节 基本概念 第2节 到达间隔的分布和服务时间的分布 第3节 单服务台负指数分布排队系统的分析 第4节 多服务台负指数分布排队系统的分析 第5节 一般服务时间M/G/1模型 第6节 经济分析——系统的最优化 第7节 分析排队系统的随机模拟法
(1) 队长:系统中的顾客数,期望值记作Ls; 排队长:系统中排队等待服务的顾客数,期望值记作Lq;
系统 中 在队列中正 等在 待服务 顾客 数 服务的顾 的 客顾 数客数
(2) 逗留时间:顾客在系统中的停留时间,期望值记作Ws; 等待时间:顾客在系统中排队等待的时间,期望值记作Wq, [逗留时间]=[等待时间]+[服务时间]
在实际应用中,大多数系统会很快趋于稳态,而无需等到t→∞以 后。
❖ 求稳态概率Pn时,不需要求t→∞时Pn(t)的极限, 而只需令导数dPn(t)/dt=0即可。
19
清华大学出版社
第12章 排队论
第1节 基本概念 第2节 到达间隔的分布和服务时间的分布 第3节 单服务台负指数分布排队系统的分析 第4节 多服务台负指数分布排队系统的分析 第5节 一般服务时间M/G/1模型 第6节 经济分析——系统的最优化 第7节 分析排队系统的随机模拟法
服务机构
修理技工 发放修配零件的管理员 医生(或包括手术台) 交换台 打字员 仓库管理员 跑道 货码头(泊位) 水闸管理员 我方高射炮
6
清华大学出版社
1.2 排队系统的组成和特征
❖ 排队系统由三个基本部分组成:
①输入过程 ②排队规则 ③服务机构

第10章 排队论 《运筹学》PPT课件全

第10章  排队论  《运筹学》PPT课件全

WL
Wq
Lq
W
1
M/M/s 混 合 制 排 队 模 型
一、 单服务台混合制模型
M/M/1/K: 顾客的相继到达时间服从参数 为λ的负指数分布(即顾客的到达过程为 Poisson流),服务台个数为1,服务时间V 服从参数为μ的负指数分布,系统的空间 为K。

平稳状态下队长N的分布pn=P{N=n},n=0,1,2,…。

由于所考虑的排队系统中最多只能容纳K个顾 客(等待位置只有K-1个),因而有
务 台
n
0
n
n=0,1,2,...,K-1 n≥K n=1,2,...K
混 合

Cn
(
)n
n
n=0,1,2,...,K
0
n>K

故 pn n p0 n=1,2,…,K
模 型
1
其中,p0
1
1
K
n
1
K
1
1
n1

其分布函数为B(t),密度函数为b(t),则

常见的分布有: (1) 定长分布(D)

(2) 负指数分布(M)

(3) k阶爱尔朗分布(Ek):

排队系统的符号表示

“Kendall记号”,其一般形式为:X/Y/Z/A/B/C,其中 XX:顾客到达时间间隔的分布

YY:服务时间的分布

Z Z:服务台个数

A :系统容量 B B:顾客源数量

C C:服务规则

例 (M / M / 1 /
FCFS)表示:

到达间隔为负指数分布,服务时间也为负指数分 布,1个服务台,顾客源无限,系统容量也无限,

《随机过程与排队论》课件

《随机过程与排队论》课件

应用场景案例
4
概念。
通过实际案例展示随机过程的应用。
排队论
1 排队模型需求
讨论排队模型的基本要素和需求。
2 排队论基本概念
介绍排队论的核心概念和基本原理。
3 随机变量介绍
4 排队模型的分类
探究排队论中使用的随机变量的定义和特性。
讨论排队模型的不同分类和特点。
5 M/M/1 进行排队论模型分析
通过M/M/1模型分析,解释排队论的应用。
6 应用场景案例
通过实际案例探索排队论的实际应用情况。
随机过程与排队论
两种理论的关系
讨论随机过程与排队论之间的 相互影响和作用。
排队论应用于随机过程理 论
介绍将排队论应用于随机过程 理论中的方法和技巧。
随机过程理论应用于排队 论
探究随机过程理论对排队论的 贡献和应用。
总结
随机过程与排队论的应 用意义
《随机过程与排队论》PPT课 件
概述
随机过程
介绍随机过程的概念和应用 领域。
排队论
讨论排队论的基本概念和模 型需求。
两者关系
探究随机过程和排队论之间 的联系。
随机过程
1
概念介绍
介绍随机过程的定义和特点。
马尔可夫过程
2
探讨马尔可夫过程的基本原理和应用场
景。
3Leabharlann 次/超/子马尔科夫过程深入研究次/超/子马尔可夫过程及其相关
总结随机过程与排队论的重 要应用价值。
总结以上内容
对前面内容进行简要回顾和 总结。
推荐相关学习资料
为听众提供更多深入学习相 关内容的参考资料。

第十章 排队论(2)PPT课件

第十章 排队论(2)PPT课件

[M/M/1]:[//FCFS]的系统指标
系统中的平均顾客数N
NkPk kρk(1ρ)(1ρ)kρk
k0
k0
k0
(1ρ)(1ρρ)2
ρ λ 1ρ μλ
[M/M/1]:[//FCFS]的系统指(k1)kP (k1ρ)k(1ρ )(1ρ) (k1ρ)k
k1
k1
k1
p k (t () λ k kλ e ! λt t k 0, 1,2 λ 0
即服从以为参数的Poisson分布。
定理说明,如果顾客到达为Poisson流的话, 则达到顾客数的分布为Poisson分布.考虑 到从Poisson过程或其概率分布来分析顾客 的到达情况不便.而实际问题中比较容易得 到和进行分析的往往是顾客相继到达系统的 时刻或相继到达的时间间隔, 因此一般以顾 客到达的时间间隔分布来对排队系统进行分 析.
P
1
P
2
λ μ λ μ
P0 P1
λ μ
2 P 0
Pn
λ μ
Pn
λ μ
n
P 0
Pk 1
k0
得到 1μ λμ λ2 μ λn P01

λ ρ
μ
称为服务强度,则
P0ρk11ρ 0ρ1
k0
P n ρ n ( 1ρ)n0, 1 ,2
可以看出, 是系统中至少有一个顾客的概率,也就是服务 台处于忙状态下的概率,因而称为服务强度,反映了系统的 繁忙程度.另外, <1的条件下才能使系统达到统计平衡.
生灭过程和Poisson过程
在排队论模型中,以“生灭过程”模拟顾客 到达与离去的随机发生过程。
在排队论中,如果N(t)表示时刻t系统中的顾 客数,则{N(t),t0}就构成了一个随机过程。 如果用“生”表示顾客的到达,“灭”表示 顾客的离去,则对许多排队过程来说,{N(t), t0}就是一类特殊的随机过程 - 生灭过程。
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2019/5/16
计算机科学与工程学院 顾小丰
49-10
二维分布函数
设{X(t),tT}是一个随机过程,对任意 s,tT,(X(s),X(t))是一个二维随机变量, 它的联合分布函数
F(sห้องสมุดไป่ตู้t;x,y)=P{X(s)<x,X(t)<y}, tT,xR
称为随机过程{X(t),tT}的二维分布函数。
随机过程与排队论
上一讲内容回顾
随机变量的数字特征
• 数学期望 • 方差 • k阶矩 • 协方差
条件数学期望 随机变量的特征函数
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49-2
本讲主要内容
随机过程的基本概念
• 随机过程的定义
• 随机过程的分布 • 随机过程的数字特征
重要随机过程
一个随机过程。
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49-6
二、随机过程的定义
设(Ω,F,P)是一个概率空间,T是一个参数 集(TR),X(t,),tT,Ω是TΩ上 的 二 元 函 数 , 如 果 对 于 每 一 个 tT , X(t,)是(Ω,F,P)上的随机变量,则称随机 变量族{X(t,),tT}为定义在(Ω,F,P)上 的随机过程(或随机函数)。简记为{X(t), tT},其中t称为参数,T称为参数集。
如果对于每一个tT,随机变量X(t)是连续型
随机变量,存在非负可积函数f(t,x),使得
x
F(t, x) f (t, y)dy , t T, x R
则 称 f(t,x) , tT,xR 为 随 机 过 程 {X(t),tT} 的 一
维概率密度(函数)。此时
f(t,x)=F’x(t,x),tT,xR
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随机过程的分类
1. 按状态空间和参数集分类
参数集T
离散
连续
状态空间E
离散 连续
(离散参数)链 随机序列
(连续参数)链 随机过程
2. 按状态空间和参数集分类
独立过程 独立增量过程 正态过程 泊松过程
维纳过程 平稳过程 马尔可夫过程
……
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49-9
三、随机过程的分布
设 {X(t),tT} 是 一 个 随 机 过 程 , 对 于 每 一 个 tT,X(t)是一个随机变量,它的分布函数
F(t,x)=P{X(t)<x},tT,xR=(-,+) 称为随机过程{X(t),tT}的一维分布函数。
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49-11
二维概率密度
如果(X(s),X(t))是连续型二维随机变量, 存在非负可积函数f(s,t;x,y),使得
xy
s,t T
F(s, t;x, y)
f (s, t;u, v)dudv ,

x, y R
成立,则称f(s,t;x,y),s,tT,x,yR为随机 过程{X(t),tT}的二维概率密度(函数)。此 时
2F(s, t;x, y) f (s, t;x, y)
xy
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49-12
n维分布函数
设{X(t),tT}是一个随机过程,对任意 t1,t2,…,tnT,n维随机变量(X(t1), X(t2),…,X(tn))的联合分布函数
F(t1,t2,…,tn;x1,x2,…,xn) =P{X(t1)<x1,X(t2)<x2,…,X(tn)<xn},
只要研究随时间变化的动态系统的随机现象 的统计规律,就要用到随机过程的理论。
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电话问题
布设朗X运(t,动)表示某电话台在[0,t)时间内收到用 热生设 户 X整 变 悬 作 置 是 电 所噪物(一量浮有 子布引的t数的,声群族X在一 元朗起横,呼)是(体随液个 件运t的座随唤,一机体生 或动端标着)次,个变中物器。电,时数0随量的群件设压当间t。机,微体由XXtt变的对(变(即粒于,t,t,,化变量某一由内由即))时表化称,个个于部于一示,,为随它固分电繁个时X就机热可子子殖定随(刻t过得噪以的的而,机的t程到声是)微随随产过t,(。一电任0粒机机生程0族压意t碰热所后。t随。非撞运处代) 而动机,负位, , 对
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样本函数与状态空间
随机过程X(t,)是定义在TΩ上的二元函 数:一方面,当tT固定时,X(t,)是定 义在Ω上的随机变量;另一方面,当 Ω固定时,X(t,)是定义在T上的函数, 称为随机过程的样本函数。
随机过程在时刻t所取的值X(t)=x称为时 刻t时随机过程{X(t),tT}处于状态x,随 机过程{X(t),tT}所有状态构成的集合称 为状态空间,记为E,即: E={x:X(t)=x,tT}
t1,t2,…,tnT,x1,x2,…,xnR 称为随机过程{X(t),tT}的n维分布函数。
• 独立过程
• 独立增量过程
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49-3
第二章 随机过程的基本概念
随机过程的引入 随机过程的定义 随机过程的分布 随机过程的数字特征 几种重要的随机过程
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一、随机过程的引入
随机过程产生于二十世纪初,起源于统计物 理学领域,布朗运动和热噪声是随机过程的最早 例子。随机过程理论社会科学、自然科学和工程 技术的各个领域中都有着广泛的应用。例如:现 代电子技术、现代通信、自动控制、系统工程的 可靠性工程、市场经济的预测和控制、随机服务 系统的排队论、储存论、生物医学工程、人口的 预测和控制等等。
对 于 t的于固变固定化定的得的t到0n,(一n≥X族1()t,随,令)机是X变(一n,量个)表X随(示t机,第变)n,代量t生,0物,随群是着体 的一个个数随,机X过(n程,。) 是 随 机 变 量 , 可 取 非 负 整 数 值 0,1,2,…,而X(n,),n=0,1,2,…是一族随机变量,即
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