RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информ. и её примен., 2017, том 11, выпуск 4, страницы 104–108 (Mi ia507)  

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Гамма-экспоненциальная функция в байесовских моделях массового обслуживания

А. А. Кудрявцев, А. И. Титова

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики

Аннотация: Рассматривается байесовский подход к построению моделей теории массового обслуживания и надежности. Байесовский подход является целесообразным при изучении систем, характеристики которых меняются в моменты времени, неизвестные исследователю, или же при изучении больших совокупностей однотипных систем. В рамках этого подхода для классических постановок задач предполагается, что основные параметры системы не являются заданными, но при этом известны их априорные распределения. За счет рандомизации параметров системы различные ее характеристики, например коэффициент загрузки, также становятся случайными. В работе вводится понятие гамма-экспоненциальной функции, приводятся ее свойства, а также конкретные результаты для вероятностных характеристик коэффициента загрузки и вероятности «непотери» вызова в случае, когда в качестве пары априорных распределений параметров системы $M/M/1/0$ рассматриваются экспоненциальное распределение и распределение Вейбулла.

Ключевые слова: байесовский подход; системы массового обслуживания; надежность; смешанные распределения; распределение Вейбулла; экспоненциальное распределение; гамма-экспоненциальная функция.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-07-00577_а
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект 17-07-00577).


DOI: https://doi.org/10.14357/19922264170413

Полный текст: PDF файл (160 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 12.06.2017

Образец цитирования: А. А. Кудрявцев, А. И. Титова, “Гамма-экспоненциальная функция в байесовских моделях массового обслуживания”, Информ. и её примен., 11:4 (2017), 104–108

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KudTit17}
\by А.~А.~Кудрявцев, А.~И.~Титова
\paper Гамма-экспоненциальная функция в байесовских моделях массового обслуживания
\jour Информ. и её примен.
\yr 2017
\vol 11
\issue 4
\pages 104--108
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia507}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264170413}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=30794547}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ia507
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ia/v11/i4/p104

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. А. А. Кудрявцев, “Байесовские модели баланса”, Информ. и её примен., 12:3 (2018), 18–27  mathnet  crossref  elib
    2. А. А. Кудрявцев, Е. Н. Арутюнов, А. И. Титова, “Гамма-вейбулловский случай априорных распределений в байесовских моделях массового обслуживания”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 92–95  mathnet  crossref  elib
    3. А. А. Кудрявцев, В. С. Шоргин, С. И. Палионная, “Априорное обратное гамма-распределение в байесовских моделях массового обслуживания”, Системы и средства информ., 28:4 (2018), 54–60  mathnet  crossref  elib
    4. А. А. Кудрявцев, С. И. Палионная, В. С. Шоргин, “Априорные Фреше и масштабированное обратное хи-распределение в байесовских моделях баланса”, Информ. и её примен., 13:1 (2019), 62–66  mathnet  crossref  elib
  • Информатика и её применения
    Просмотров:
    Эта страница:134
    Полный текст:32
    Литература:24
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019