排队问题中常见的事件流
摘自《排队论》,陆传赉著,北京邮电大学出版社,http://book.douban.com/subject/4155355/
我们将同类事件一个(批)一个(批)随机地来到服务窗口要求服务的序列称作事件流。显然这些事件流均为随机变量,由于顾客(用户)到达系统的间隔时间与服务时间均为非负,故它们还是非负的随机变量,常用的有下述几个分布:
- 二项分布
- 泊松(Poisson)流:又称最简单事件流,它具有如下的特点:
- 平稳性:在任何一段长度为t的时间区间内,出现任意数量事件的概率只与t有关,而与t所处的位置(或与起始时刻)无关,记录λ为平稳流的强度;
- 无后效性:又称为无记忆性,或马尔科夫性,在互不相交的两时间区间T1、T2内所出现的事件数是相互独立的;
- 普通性:在同一个瞬间,多于一个事件出现的概率(或同时到达系统由两个或两个以上顾客的概率)可忽略不计。
- 负指数分布:当顾客流为泊松流时,用T表示两个相继顾客到达系统的时间间隔,则时间间隔的服从负指数分布。
- 爱尔兰分布
- 广义爱尔兰分布
- 超指数分布
posted on 2012-12-02 19:06 Optimus Prime 阅读(274) 评论(0) 编辑 收藏 举报