Moments of a Markov-modulated, irreducible network of fluid queues
Moments of a Markov-modulated, irreducible network of fluid queues
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马尔可夫调制的不可约流体队列网络的矩
DOI：
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发表时间：
2006
影响因子：
1
通讯作者：
L. Rabehasaina
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Rabehasaina
我们研究了一个流体队列网络，其中外生到达由连续时间马尔可夫链调制。每个队列中的服务速率与队列大小成正比，并假设网络不可约。队列级别满足一个线性的、向量值的微分方程。我们递归地得到了队列大小的联合矩，并推导出了平稳状态下队列大小的拉普拉斯变换。
We study a network of fluid queues in which exogenous arrivals are modulated by a continuous-time Markov chain. Service rates in each queue are proportional to the queue size, and the network is assumed to be irreducible. The queue levels satisfy a linear, vector-valued differential equation. We obtain joint moments of the queue sizes recursively, and deduce the Laplace transform of the queue sizes in the stationary regime.