【摘 要】
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网络流中当信元服务结束后,因种种原因,例如服务失败、数据包的丢失或传输过程中的错误等,会以一定的概率需要重新请求服务.这种信元的反馈现象在网络流中广泛存在,并自1963
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网络流中当信元服务结束后,因种种原因,例如服务失败、数据包的丢失或传输过程中的错误等,会以一定的概率需要重新请求服务.这种信元的反馈现象在网络流中广泛存在,并自1963年Takacs首次建立带有反馈现象的排队模型以来,被众多研究者从不同的角度加以拓展和分析.本论文从排队论中的各种反馈模型出发,运用拟生灭过程,对带有反馈现象的经典排队模型进行了深入研究,提出了反馈优先的服务策略;与传统服务策略的排队指标相比较,对如何改进网络协议提高QoS提出了建设性的建议.进一步,运用摄动的Chebyshelv多项式的理论,研究了串联反馈排队;结合密度演化方法,还研究了两个自相似网络流中的反馈排队模型.通过对平稳条件下队长分布衰减率的轻、重尾分析,我们发现了一些有趣的结果,这将对网络中缓冲区的设计产生积极的指导意义.
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