LÝ
2015
NG
Chuyên ngành: xt
Mã s: 62 46 01 06
1.
2.
- 2015
i
OAN
riêng
iv
MC LC
vii
viii
DANH ix
x
1
.6 6
1.1. 6
1.1.1. 6
1.1.2. 7
1.1.3. 9
1.2. 12
1.2.1. 12
1.2.2. 13
1.3. 14
16
17
2.1 M/M/m 17
21
2.1.2. T 22
22
23
23
24
25
v
28
32
33
2.3.2 34
2.3. -
FULKERSON 36
42
43
43
44
Trung tâm
47
(Information - Centric Network) 54
54
56
57
59
60
3.2.6. Phát hành NDO (NDO Publication) 64
64
3.2.8.
g thông tin 66
3.2.9. 68
75
vi
76
78
79
vii
R
+
N
+
[0, )
nhiên
E
TH(N)
R
n
q(i, j)
ij
p
'
dv(x)
V (x) =
dx
J
D
Var
f :D R
FCFS
i
λ
i
μ
(LP
ct
)
(PT)
Bài
(DT)
Im
A
-1
opt
x
IP
NDO
ICN
viii
Accuracy
Job
Stastion
Linear programming
Stochastic programming
Random Optimization
Simplex Algorithm
Equilbrium Problems
The least cost method
danh
Name Prefix Table
Routing Table
Routing
ix
.
.
45
48
49
61
61
61
61
63
63
64
64
64
64
64
64
65
74
75
x
Hình 2
Hình 2.4
.
.
17
17
22
35
35
36
42
60
67
.5
Hình 3.6
69
69
70
72
73
74
1
ngân hàng
khách hàng
(Queuing Theory) Queueing
Network).
ính xác
quá trình
1960, bài
rmmelin,
Jensen, Feller, Kolmogorov, Pllaczeck, David, Duda R.O, Gromoll, Ghodsi A,
Jarschel, Hande P, Hitchcock, Horst R, Jain R, Barry Nelson L, Koopmans, F.Kelly,
[54], [55], [56], [60], [61], [62], [63],
[64], [66], [67], [68], [69], [70], [72], [73], [74], [75], [76], [77], [82], [83], [84],
[85], [86], [87], [90], [91], [92], [93], [94], [95], [101], [102], [103], [104], [105].
2
V
(Multi Class
hàn
nghiên
[68], [91], [96], [98
[57].
Trong l
phân chia dòng
vào
3
dòng vào [31], [34
.
chúng các mô hình [4].
ems
DSSs) tr[77], [81], [82], [86
8], [50
[8].
Một số bài toán tối ưu trong lý
thuyết xếp hàng và ứng dụng
t
và (xem [1], [9], [10], [11], [13],
[14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21]).
4
dòng [3],
[6], [7[4].
mô hình
-Centric Ne
[79
dòng vào [8].
C
C
- Centric
Network).
trong 05
[3], [4], [5], [7], [8]
[6
2014 [79
n HK
-Khoa
5
-
;
-
Sem
và
6
[1], [9], [10], [11],
[13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21].
1.1.
1.1.1.
( , P) A,
là không gian
(R, )B
-
B
1.1.1 ()
ξ : ( , ) (R, ) AB
ξ
1.1.2 ()
F(x) P( x) x R (1.1)
ξ
.
i
x i 1,2,
thì
i
i
i: x <x
F(x) p (1.2)
ii
p P(ξ x )
.
7
ξ
f(x) 0 x R
x
F(x) f(t)dt. (1.3)
ξ
1.1.3
E ξ =
i
ii
x
px
ξ
xf(x) dx
ξ
ξ.
Eξ xdF(x) (1.4)
1.1.4
2
Varξ = E(ξ - Eξ) (1.5)
ξ.
D
ξ
Var
ξ
.
1.1.2.
1.1.2.1.
Ta nói
ξ
λ (λ > 0)
8
i,
ξ
ii,
n
-λ
n
λ
p = P(ξ = n) = e ( n = 0,1,2, )
n!
λ
Poisson.
ξ
λ
thì
Eξ = Varξ =
([16], [17]).
1.1.2.2.
ξ
λ (λ > 0)
ξ
là
f(x) =
-λx
λe
x0
x < 0
ξ
λ
F(x) =
1 -
-λx
λe
x0
x < 0
ξ
λ
thì
1
Eξ = ;
λ
2
1
Varξ =
λ
(xem [17]).
1.1.2.3.
9
1 2 k
ξ , ξ , ,ξ
λ (λ > 0)
k
i
i1
ξ = ξ (1.6)
ξ
k
Er ( λ)
ξ
ξ
có phân p
f(x) =
-λx k k-1
e λx
(k 1)!
x > 0
0
x 0
,
và
k
Eξ = . (1.7)
λ
1.1.3. Qu
R.
X: x R.
1.5 ()
X: x R
θ
X(
θ, ω
θ
X(θ, )
là ánh
θ, ω
θ
10
0,1,2, ,n,
thì X(
n, ω
0,T
hay
0,
thì X(
θ, ω
θ
t, ω
t
X(ω)
t
X
.
1.1.3.1. Quá trình Poisson
Ta
X(t), t 0
λ
λ
)
i.
ii.
X(t), t 0
0 1 n
0 t t t
1 0 2 1 n n-1
X(t ) - X(t ), X(t ) - X(t ), , X(t ) - X(t )
iii.
X(s+t)-X(t)
λs
s 0,t 0
.
iv.
X(0) 0.
ta có
λt
nên suy ra
E[X(t)] Var[X(t)] λt
.
(xem [17]).
1.1.3.2. Quá trình Markov
11
X(t)
t
σ( X(s),s t ) (1.8)
t
σ(X(t)) (1.9)
t
σ( X(s),s > t ) (1.10)
1.6 (Quá trình Markov)
t
X = X(t, ω)
t s t
E(X / ) E(X / ), s và t > s (1.11)
s
t
X
t
X
; khi
t
X
xich Markov.
t
X
là x
t
X
xich M
t [0, )
thì
t
X
xich M
trình Markov.
xich Markov, tính Markov (1.11
n+1 0 1 n-1 n
t t 0 t 1 t n-1 t
P[X = j/X = i ,X = i , ,X = i ,X = i ]
=
=
n+1 0
tt
P[X = j/X = i] (1.12)
v
0 1 n-1 n n+1
t < t < < t < t < t
và
0 1 n-1
i , i , , i , i, j
t
X
xích Markov, g
t
P(s, i, t, j) = P[X = j/X = i], (s < t) (1.13)
s
12
x
xác
p(s, i, t, j) = p(s + h, i, t + h, j) (1.14)
thì
t
X
[13], [14],
[15], [16], [17].
1.2.
1.2.1.
n
jj
j=1
f(x) = c,x = c x max (min) (1.15)
v
n
ij j i
j1
j
a x ( , )b (i 1,m) (1.16)
x 0 (j 1,n)
f(x) = c, x max (min) (1.17)
v
n
ij j i
j1
j
a x b (i 1,m) (1.18)
x 0 (j 1,n)
13
f(x)= c, x max (min) (1.19)
v
n
ij j i
j1
j
a x b (i 1,m) (1.20)
x 0 (j 1,n)
Thô
[19], [20], [21].
1.2.2.
f(x, y) max (min) (1.21)
i
g (x, y) 0, i = 1,m (1.22)
1 2 p
1 2 q
x = (x , x , ,x ), p N
y (y , y , ,y ), q 0 N
Ta có
x
xD
x
D
p
R
;
yq
y D R
; Các hàm
f(x, y)
và
i
g (x, y)
ij
x và y (i = 1, p; j = 1, q)
x
D
0,1
thì ta có bài toán quy
-
14
- Doig), ph- Carlo [74], [83
1.3.
có nhi
ng.
nhi
t
n nhi
có nhit
Kinh t hai máy tính trong
[72], [80], [81].
1.3.1.1.
1.7 ()
15
1.8. th có trng s)
th có trng s
1.3.1.2.
ó
,
2], [4], [20].
1.9. dài c
Cho G th có trng s và (P) là mng
dài cng trng s ca tt c các cnh trên (P).