【摘 要】
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传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式不适用于呈现自相似性(或称为长相关性)的通信网络业务流量,但在利用M/G/1模型进行排队分析时,重尾分布服务
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传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式不适用于呈现自相似性(或称为长相关性)的通信网络业务流量,但在利用M/G/1模型进行排队分析时,重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,从而进行排队性能分析非常困难。该文引入一类混合指数分布并证明此类分布服从Pareto重尾分布,得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数γ=3/2时的服务时间分布及其LST变换推广到更—般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布业务源的M/G/1模型排队等待时间分析问题。
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