On the modeling the behaviour of one markov process using the method of modeling random variables using intensities

封面

如何引用文章

全文:

详细

In the past, the authors proposed a method for modeling of random variable using intensity which is one of the characteristics of the distribution function. The results of testing this method to simulate the behaviour of a stochastic model, specifically a model of a pair of recoverable dependent elements, are presented. The model under study’s behavior can be studied analytically by selecting the characteristics of periods of failure-free operation and recovery periods. Simulation modeling using both the ``classical’’ method and the method of modeling random variables by intensity yielded results. The availability factor behaviour of the model under study was compared to an analytical solution based on these results. The analytical solution was compared to numerical experiments to arrive at the following conclusion: the classical modeling method does not outperform the accuracy of modeling the behaviour of a random process using the method of modeling random variables using intensities.

作者简介

Galina Zverkina

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: zverkina@gmail.com
Moscow

Alexandr Koshelev

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, Moscow, Lomonosov Moscow State University

Email: ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, Московский государств
Moscow

参考

  1. БРОНШТЕЙН И.Н., СЕМЕНДЯЕВ К.А. Справочник по ма-тематике для инженеров и учащихся втузов: учебное по-собие. – СПб.: Лань, 2022. — 608 с.
  2. ГНЕДЕНКО Б.В., БЕЛЯЕВ Ю.К., СОЛОВЬЁВ А.Д. Мате-матические методы в теории надежности: Основные ха-рактеристики надежности и их статистический анализ. –М.: URSS. 2017. – 584 с.
  3. ГНЕДЕНКО Б.В., КОВАЛЕНКО И.Н. Введение в теориюмассового обслуживания. – М.: URSS, 2021. – 400 с.
  4. ЗВЕРКИНА Г.А. Об экспоненциальной скорости сходимо-сти распределения одной нерегенерирующей системы на-дёжности // Фундаментальная и прикладная математика. –2020. – Т. 23, Вып. 1. – С. 145–160.
  5. ЗВЕРКИНА Г.А., КОШЕЛЕВ А.А. Об имитационном моде-лировании случайных величин с помощью интенсивности //Управление большими системами: сборник трудов. – 2021. –Вып. 94. – С. 33–49.
  6. ЗВЕРКИНА Г.А., КОШЕЛЕВ А.А. О поиске оптимальногошага при имитационном моделировании случайной величи-ны с помощью интенсивности // Управление большими си-стемами: сборник трудов. – 2022. – Вып. 100. – С. 261–274.
  7. ЗВЕРКИНА Г.А., КОШЕЛЕВ А.А. Численное моделирова-ние случайных величин с использованием их интенсивно-стей // Труды 19-ой Всероссийской школы-конференциимолодых ученых «Управление большими системами»(УБС’2023, Воронеж). – Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронеж-ский государственный технический университет», 2023. –С. 509–516.
  8. КЛИМОВ Г.П. Теория вероятностей и математическаястатистика. – М.: Изд-во Московского университета. –2011. – 368 с.
  9. ЛАГУТИН М.Б. Наглядная математическая статисти-ка: учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний,2019. – 472 с.
  10. COX D.R. Renewal Theory. – Methuen & Co., 1967.
  11. DEVROYE L. Non-Uniform Random Variate Generation. –Springer Science+Business Media, LLC, 1986.
  12. HORMANN W., LEYDOLD J., DERFLINGER G. AutomaticNonuniform Random Variate Generation. – Springer, 2004.
  13. KALIMULINA E., ZVERKINA G. On generalized intensityfunction and its application to the backward renewal timeestimation for renewal processes // Proc. of the 5th Int. Conf.on Stochastic Methods (ICSM-5, 2020), 2020, Moscow, Russia,RUDN, Moscow. – P. 306–310.
  14. SHELDON M.R. Introduction to Probability Models. –Academic Press; June 30, 2023. United Kingdom, Elsevier Inc.,2024. – 870 p.
  15. SMITH W.L. Renewal theory and its ramifications // J. Roy.Statist. Soc. Ser. B. – 1958. – Vol. 20:2. – P. 243–302.
  16. VERETENNIKOV A.YU. On convergence rate for Erlang-Sevastyanov type models with infinitely many servers. Inmemory and to the 90th anniversary of A.D. Solovyev(06.09.1927–06.04.2001) // Theory Stoch. Process. – 2017. –Vol. 22(38):1. – P. 89–103.
  17. VERETENNIKOV A. On recurrence and availability factorfor single-server system with general arrivals // Theory andApplications (RT&A). – 2016. – Vol. 11, No. 3(42). –P. 49–58.
  18. VERETENNIKOV A. On polynomial recurrence for reliabilitysystem with a warm reserve // Markov Processes and RelatedFields. – 2019. – Vol. 25. – P. 745–761.
  19. VERETENNIKOV A. On the rate of convergence for infiniteserver Erlang-Sevastyanov’s problem // Queueing Systems. –2014. – Vol. 76(2). – P. 181–203.
  20. VERETENNIKOV A. On the rate of convergence to thestationary distribution in the single-server queuing system //Autom. Remote Control. – 2013. – Vol. 74(10). – P. 1620–1629.
  21. VERETENNIKOV A.YU., ZVERKINA G.A. Simple Proof ofDynkin’s Formula for Single-Server Systems and PolynomialConvergence Rates // Markov Processes Relat. Fields . – 2014. –Vol. 20. – P. 479–504.
  22. VERETENNIKOV A.YU., ZVERKINA G.A. On PolynomialBounds of Convergence for the Availability Factor // DistributedComputer and Communication Networks (Communications inComputer and Information Science). – 2016. – Vol. 601. –P. 358–369.
  23. ZVERKINA G.A. A System with Warm Standby // ComputerNetworks. CN 2019. Communications in Computer andInformation Science. – 2019. – Vol. 1039. – P. 387–399.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».