【摘 要】
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该文研究了近似自相似业务的马尔可夫模型,提出了该模型的相位型表达式并据此将模型从离散时间域转换到连续时间域,笔者对一个处理自相似业务到达的简单队列系统进行了研究,
【机 构】
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中国联通有限公司河北分公司,清华大学计算机科学与技术系,清华大学计算机科学与技术系 石家庄050011,北京100084,北京100084
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该文研究了近似自相似业务的马尔可夫模型,提出了该模型的相位型表达式并据此将模型从离散时间域转换到连续时间域,笔者对一个处理自相似业务到达的简单队列系统进行了研究,比较了系统在实际跟踪的仿真情况下和模型数值分析情况下的性能,模型数值分析用无穷状态随机Petri网实现,研究表明:马尔可夫模型虽能较好地近似自相似性,但仍需进行改进。
In this paper, we study the Markov model of self-similar business and propose the phase-type expression of the model. Based on this, the model is transformed from discrete time domain to continuous-time domain. The performance of the system under actual tracking simulation and numerical analysis of the model is compared. The numerical simulation of the model is realized by the infinite state stochastic Petri net. The research shows that although the Markov model can approximate the self-similarity , But still need to be improved.
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