【摘 要】
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该篇论文对高速网络自相似业务队例长度尾分布进行了分析和研究.由于自相似网络业务的复杂性,很难得到业务队列的精确表示,渐进分析几乎是唯一可以采纳的工具.大偏差技术是研
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该篇论文对高速网络自相似业务队例长度尾分布进行了分析和研究.由于自相似网络业务的复杂性,很难得到业务队列的精确表示,渐进分析几乎是唯一可以采纳的工具.大偏差技术是研究队列长度尾分布渐进分析的有效工具.Glynn和Whitt首先将大偏差技术应用于队列长度尾分布的渐进分析,但是他们的结果仅适用于短相关的业务过程.Duffield推广了Glynn和Whitt方法,在引入适当的标度函数(Scaling Function)后,提出了在长相关业务下分析队列长度尾分布性质的方法,并将其用于分数高斯噪音业务模型中,得出队长尾分布渐近服从Weibull分布:P[q(∞)>x]~exp(-γx<β>),其中β<1,γ>0.该篇论文利用大偏差理论对以FARIMA为业务输入模型的队列系统进行了认真的分析,采用了大偏差理论、排队论、计算机仿真等研究方法,进行了有意义的研究工作.
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