<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Копать Д. Я.</author>
     <author>Маталыцкий М. А.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>О НЕСТАЦИОНАРНОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СОСТОЯНИЙ МАРКОВСКОЙ СЕТИ С БЕСКОНЕЧНОЛИНЕЙНЫМИ СИСТЕМАМИ ОБСЛУЖИВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ Н</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>марковская сеть</keyword>
    <keyword>бесконечнолинейные системы обслуживания</keyword>
    <keyword>условие высокой нагрузки</keyword>
    <keyword>нестационарный режим</keyword>
    <keyword>мультипликативный вид</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2017</year>
    <pub-dates>
     <date>2017-04-30</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук</journal>
   <abstract>В настоящей статье объектом исследования является марковская сеть с бесконечнолинейными системами массового обслуживания (СМО). Дисциплины обслуживания заявок в системах – FIFO («первым пришел – первым обслуживается») и время обслуживания заявок в каждой линии СМО сети распределены по экспоненциальному закону со своими параметрами для каждой системы массового обслуживания. Целью исследования является получение достаточного условия представимости нестационарных вероятностей состояний такой сети, функционирующей в условиях высокой нагрузки, в мультипликативном виде. Во введении указана область прикладного применения марковских сетей с бесконечнолинейными системами обслуживания, обоснована актуальность настоящей работы, приведен краткий обзор результатов, полученных по данной тематике ранее. В основной части приведено описание сети, выведена система разностно-дифференциальных уравнений Колмогорова для вероятностей состояний сети. Представлен основной результат данной статьи, т. е. мультипликативный вид нестационарных вероятностей состояний описанной выше марковской сети, функционирующий в условиях высокой нагрузки, который сформулирован и доказан в виде теоремы. Полученные результаты могут быть использованы при моделировании поведения информационно-компьютерных систем и сетей, логистических транспортных систем, страховых компаний, банковских сетей и других объектов, стохастическими моделями которых являются сети массового обслуживания. </abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/12961</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/12927</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
