張鮮娜
摘 要 在周期到達的Gt/GI/s隊列中,研究常規(guī)的顧客人數(shù)的高負荷極限。我們假設到達計數(shù)過程由累積隨機過程構(gòu)成,累積隨機過程滿足泛函中心極限定理和確定性累計率函數(shù)是周期函數(shù)的積分。對于確定到達率函數(shù)的三個不同刻畫,研究三個不同的高負荷極限。
關鍵詞 高負荷極限 周期到達率隊列 周期隊列的高負荷極限
中圖分類號:O226 文獻標識碼:A
1研究的背景和目標
關于隊列的高負荷極限問題,國內(nèi)外學者做過了大量的研究。本文主要研究到達過程具有周期到達率的Gt/GI/s隊列在高負荷條件下的泛函弱大數(shù)定律和泛函中心極限定理。
2到達過程模型
設周期隨機到達計數(shù)過程為:A(t)≡N(∧(t)),t≥0,其中N為滿足泛函中心極限定理的隨機計數(shù)過程。在D空間中,當時n→∞,,其中,表示在D空間中[0,∞)上左極限存在的右連續(xù)實函數(shù)依分布收斂,Ba是一個標準(轉(zhuǎn)移率為0,方差為1)布朗運動。A是累積到達率函數(shù),并滿足∧(t)≡ (s)ds,t≥0其中 為周期到達率函數(shù),故 ≡t-1∧(t)。
3 Gt/GI/s模型常規(guī)的高負荷極限
設服務強度為 ( <1),令 = ,對每一個 ,有 =1。令A (t)≡N(∧ (t)),t≥0,Q ≡{Q (t):t≥0}(Q (t)為在t時刻,系統(tǒng) 中的顧客數(shù))。
下面我們定義累積到達率函數(shù):
(t)≡(1- )[∧ (1- )-2t]-(1- )-2 ∧f(t),t≥0,對每一個 (0< <1),假設在D空間中當 ↑1時,(t)→∧d(t),其中∧f和∧d分別為累積到達函數(shù), f=1, d=0。
A (t)≡(1 )2A ((1- )-2t)和Q (t)≡(1- )-2Q ((1- )-2t),t≥0
定理3.1(泛函弱大數(shù)定律)除以上條件外,在空間中,當 ↑1時,有Q (0) q(0),其中q(0)是非負實數(shù),則在D空間中,當 ↑1時,有A ∧f且Q (q(0)+∧f e)。
證明:在D空間中,有(1- )-2N((1- )-2t) t;由上述定義的累計到達率函數(shù)可得:在D空間中,有(1- )-2∧ ((1- )-2t) ∧f(t)。利用A (t)≡N(∧ (t)),t≥0及連續(xù)映射定理可知:在D空間中,當 ↑1時,有A ∧f。
運用服務過程的泛函弱大數(shù)定律得到純收入過程的泛函弱大數(shù)定律,再利用連續(xù)映射定理和單映像映射定理可得:在D空間中,當 ↑1時,有Q (q(0)+∧f e)。
定理3.2(泛函中心極限定理)除以上情況外,在R空間中,當 ↑1時,∧f(t)≡t且(t) (0),其中(0)是與到達服務過程無關的非負實隨機變量且P((0)<∞)=1,則在空間D中,當 ↑1有 caBa+∧d e, ((0)+caBa+∧d e csBs)。其中Bs是布朗運動且Bs,Ba與(0)相互獨立,從而(B為布朗運動)。
證明:由于在D空間中,當 ↑1時有
=(1 )[N(∧ ((1- )-2t))-(1- )-2 t]
=(1- )[N(∧ ((1- )-2t))-∧ ((1- )-2t)+∧ ((1- )-2t)
-(1- )-2 t+(1- )[(1- )-2 t-(1- )-2t]
caBa(t)+∧t(t)-t
故有 caBa+∧d-e。又在D空間中,當 ↑1時有(1- )-2∧ ((1- )-2t) t,應用參考文獻[1]中的定理1(a)得 ((0)+caBa+∧d e csBs)。
推論3.1(非刻畫到達率函數(shù))如果∧ (t)= ∧(t),那么定理3.2中恒有∧d(t)≡0,t≥0。
證明:由周期過程知:當 ↑1時,∧ ((1- )-2t)-(1- )-2 t=o(1);因此,當 ↑1時(1- )[∧ ((1- )-2t)-(1- )-2 t]→0,(對t一致);從而,定理3.2中恒有∧d(t)≡0,t≥0。
4總結(jié)
本文主要研究 ↑1且服務臺數(shù)固定的周期到達隊列的高負荷極限。定理3.1證明了可預測確定的可變性這一情況;引理3.1證明了不可預測隨機的可變性這一情況;定理3.2證明了具有上述兩種性質(zhì)的可變性這一復雜情況。當可變性具有兩種形式時,極限過程相對復雜,但這一刻畫可以提供有用的洞察力,有助于我們理解仿真模擬。
參考文獻
[1] D.L.Iglehart,W. Whitt,Multiple channel queues in heavy traffic,II: sequences,networks and batches,Adv.Appl.Probab.1970,2(2):355-369.
[2] J.Abate,W.Whitt,Calculating transient characteristics of the Erlang loss model by numerical transform inversion,Stoch.Models.1998,14(3):663-680.
[3] Y.Liu,W.Whitt,Many-server heavy-traffic limits for queues with time-varying parameters,Ann.Appl.Probab.2014,24(1):378-421.
[4] W.Whitt,Stochastic-Process Limits,Springer,New York,2002.