Grundlagen der Warteschlangentheorie

Dieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung - Maßtheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie - in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.-

Prof. Dr. Dieter Baum, Universität Trier, Fachbereich IV, Abteilung Informatik

Einleitung.- Elemente der Wahrscheinlichkeitstheorie.- Über stochastische Prozesse.- Markov-Theorie.- Einfache Bediensysteme.- Räumliche Modelle.- Einfache Warteschlangennetze.- A Zu Topologie und Integration.- Glossar.- Literaturverzeichnis.- Index.