唐柏榮, 王知人, 涂建新, 李泉林
(1.燕山大學(xué)計算數(shù)學(xué)系 河北秦皇島066004;2.燕山大學(xué)管理科學(xué)與工程系 河北秦皇島066004)
,即增廣流體模型弱不穩(wěn)定.必要性證
排隊網(wǎng)絡(luò)服務(wù)顧客的效率高低與排隊網(wǎng)絡(luò)是否穩(wěn)定密切相關(guān),而排隊網(wǎng)絡(luò)收益與排隊網(wǎng)絡(luò)服務(wù)顧客的效率也是密切相關(guān)的,因此排隊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題倍受關(guān)注.許多學(xué)者對具有多個顧客類的排隊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[1-2]得出了具有多個顧客類的排隊網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的充分條件,其主要條件是排隊網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的流體模型穩(wěn)定.一些學(xué)者對每個服務(wù)站具有單服務(wù)臺的排隊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[3]中每個到達(dá)者隨機選取兩個服務(wù)臺,然后加入較短的隊列,得到了隊長的漸近分布存在的充分條件.文獻(xiàn)[4]得到隊長過程正常返的充分條件.文獻(xiàn)[5]中到達(dá)間隔時間和服務(wù)時間都服從一般分布,當(dāng)J=2時通過流體模型得到了一個排隊網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的充要條件以及一個排隊網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的充分條件.一些學(xué)者對每個服務(wù)站具有多服務(wù)臺的排隊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[6]研究了具有J個服務(wù)站且每個服務(wù)站都具有N個服務(wù)臺的排隊網(wǎng)絡(luò),到達(dá)間隔時間和服務(wù)時間都服從指數(shù)分布,一個突出的特點是出現(xiàn)了檢驗數(shù)分布的概念.每個到達(dá)者和每個接受完服務(wù)但仍留在網(wǎng)絡(luò)的顧客都要加入到一個服務(wù)臺集(樣本)中的某個最短隊列,得到了q過程和r過程正常返的充分條件和必要條件.與文獻(xiàn)[6]中模型不同的是,文獻(xiàn)[7]的模型中每個到達(dá)者選取的樣本所包含的服務(wù)臺數(shù)不變;而文獻(xiàn)[8-9]的模型中外部到達(dá)過程與服務(wù)站相關(guān),而不是與檢驗數(shù)分布相關(guān),通過流體模型得到在一些假設(shè)下流體逼近存在.文獻(xiàn)[10]研究的是具有K個更新到達(dá)流和N個服務(wù)臺的JSQ(進(jìn)入最短隊列)網(wǎng)絡(luò),每個到達(dá)者進(jìn)入選擇集(服務(wù)臺集)中具有最短隊列的服務(wù)臺前排隊,而且每個顧客的服務(wù)時間服從一般分布,而本文中每個到達(dá)者在哪個服務(wù)臺前排隊是與檢驗數(shù)分布有關(guān)的,并且到達(dá)流都是泊松到達(dá)流,每個顧客的服務(wù)時間服從指數(shù)分布.綜上所述,對于具有負(fù)載平衡動態(tài)路由選擇的網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究尚不多見.
鑒于此,作者在文獻(xiàn)[5-6]的研究基礎(chǔ)上,對每個服務(wù)站具有多服務(wù)臺、出現(xiàn)了檢驗數(shù)分布的概念、每個到達(dá)者和每個接受完服務(wù)但仍留在網(wǎng)絡(luò)的顧客都要加入到一個服務(wù)臺集(樣本)中的某個最短隊列,即利用概率知識對具有負(fù)載平衡動態(tài)路由選擇的排隊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題進(jìn)行了隨機分析,所用的方法與文獻(xiàn)[11]類似.
首先介紹負(fù)載平衡模型并給出模型的假設(shè).
定義1 對于任意的θ∈Θ,存在一個相應(yīng)的具有到達(dá)時間序列{ξθ(n):n≥1}的外部到達(dá)過程,被稱為θ型外部到達(dá)過程.
假設(shè)每個服務(wù)臺都是非閑置的和每個服務(wù)臺的服務(wù)規(guī)則都是先進(jìn)先出.由于θ型外部到達(dá)過程,第1個顧客到達(dá)的時刻為 ξθ(1);第 n - 1、n個顧客的到達(dá)時間間隔為 ξθ(n),n≥2.ηi,k(n),n≥1 表示被服務(wù)臺(i,k)服務(wù)的第n個顧客的服務(wù)時間.假設(shè)對任意的θ∈Θ都有{ξθ(n):n≥1}獨立且同分布;對任意的(i,k)∈C都有{ηi,k(n):n≥1}獨立同分布;所有到達(dá)間隔時間序列和所有服務(wù)時間序列都相互獨立.若A為集合,則表示A中元素的個數(shù);若y為向量,則表示y的1范數(shù).JSQ表示加入最短隊列,并且排隊網(wǎng)絡(luò)簡稱為網(wǎng)絡(luò).
以下介紹網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)過程.
用 X(t)=(Z(t),U(t),V(t))表示網(wǎng)絡(luò)在 t時刻的狀態(tài),其中,Z(t)={Zi,k(t):(i,k)∈ C},U(t)={Uθ(t):θ∈ Θ},V(t)={Vi,k(t):(i,k)∈ C}.Zi,k(t)表示 t時刻服務(wù)臺(i,k)的隊長;Uθ(t)表示 t時刻 θ型外部到達(dá)過程的剩余到達(dá)間隔時間;Vi,k(t)表示(i,k)服務(wù)臺中正在服務(wù)的顧客在t時刻的剩余服務(wù)時間,則狀態(tài)空間S為R2NJ+|Θ|的子集.假設(shè)網(wǎng)絡(luò)過程X={X(t):t≥0}右連續(xù)且具有左極限,則由文獻(xiàn)[1]的命題2.1可知,X是強馬爾可夫過程.
先給出描述JSQ網(wǎng)絡(luò)動態(tài)行為的關(guān)系式組.
用 Ai,k(t)表示[0,t]中外部和內(nèi)部到達(dá)服務(wù)站 i中并要被服務(wù)臺(i,k)服務(wù)的顧客數(shù);Eθ(t)表示[0,t]中由于θ型外部到達(dá)過程而從網(wǎng)絡(luò)外部到達(dá)的顧客數(shù);Di(t)表示[0,t]中服務(wù)站i上接受完服務(wù)的顧客數(shù);Ti,k(t),Ii,k(t)分別表示[0,t]中服務(wù)臺(i,k)的工作時間積累和空閑時間積累;Si,k(t)表示服務(wù)臺(i,k)花費t單位時間服務(wù)完的顧客數(shù);Φi,θ(n)表示從服務(wù)站i上離去的前n個顧客獲得檢驗數(shù)分布θ的個數(shù).當(dāng)(i,k)∈C及t≥0時,描述JSQ網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)如下:
因為Si,k(Ti,k(t))表示在[0,t]中服務(wù)臺(i,k)服務(wù)完的顧客數(shù),Ai,k(t)表示[0,t]中外部和內(nèi)部到達(dá)服務(wù)站i中并要被服務(wù)臺(i,k)服務(wù)的顧客數(shù),所以有
因為t時刻服務(wù)臺(i,k)的隊長至少為空,所以有
因為 Ti,k(t),Ii,k(t)分別表示[0,t]內(nèi)服務(wù)臺(i,k)的工作時間積累和空閑時間積累,所以有
因為服務(wù)臺(i,k)都是非閑置的,所以有
如果對任意的 u∈ (s,t)都有 Zi,k(u)> 0,則
因為Si,k(Ti,k(t))表示在「0,t■內(nèi)服務(wù)臺(i,k)服務(wù)完的顧客數(shù),Di(t)表示[0,t]內(nèi)服務(wù)站i上接受完服務(wù)的顧客數(shù),所以有
如果 Μ ?J,0≤s≤t且對任意的k,l=1,2,…,N,i∈ Μ,j∈J- Μ,及u∈(s,t)都有Zi,k(u)>Zj,l(u),則有
式(7)和(8)執(zhí)行了顧客的JSQ路由選擇行為.
下面介紹流體極限的概念,先給出一個引理.
證明 因為{ξθ(n),n≥1},θ∈Θ是獨立同分布隨機變量序列
由文獻(xiàn)[1]的定理4.1,給出了流體極限的定義.
定義2 對任意一個滿足(9)~(11)的ω及任意一個使得{xr/r:r>0}有界的初始狀態(tài)集{xr:r>0},必存在一個子序列rn→∞ 使得在[0,∞)的任意一個緊集上都一致收斂到=(·),(·),(·),(·)),則稱為流體極限.
因為a.s.是幾乎必然的意思,所以(9)成立;同理,(10)成立.
其中,xr=(zr,ur,vr),則稱為無延遲的流體極限.
根據(jù)文獻(xiàn)[12]知,如果利用流體極限來研究網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題,則只需考慮無延遲的流體極限.
為了獲得流體模型關(guān)系式組,先給出引理2.
式(13)~(19)為流體模型關(guān)系式組,其解稱為流體模型的解.都 Lipschitz連續(xù)以及(13)~ (19)成立即可,在文獻(xiàn)[2]中可以找到另外兩個要證的結(jié)論.設(shè)ω滿足(9)~(11),則可以選取xr的子序列xrn使得對某個(·),在非負(fù)有理數(shù)集上恒有
證明 只需證明
同理可得
在先進(jìn)先出規(guī)則下,用 Γi,k(n)表示服務(wù)臺(i,k)服務(wù)完的前 n個顧客的服務(wù)時間之和,則恒有Γi,k(Si,k(Ti,k(t)))≤ Ti,k(t) < Γi,k(Si,k(Ti,k(t))+1),即
由(10)可知,對任意給定的ε>0以及足夠大的n,(23)的最右邊項都小于等于
而對任意給定的ε>0以及足夠大的n,(23)的最左邊項都大于等于
取n→∞,夾逼得
由(11)、(24)可知,當(dāng)n→∞ 時,
與上一段的證明類似,由(9)可知
所以當(dāng)(7)、(8)中 s→ t時,(18)、(19)成立.又因為(·)Lipschitz連續(xù),所以(·)也 Lipschitz連續(xù).如果選取一個子序列 rn使得(0)存在,由(1)、(24)和(27)可知因為(·)和(·)都Lipschitz連續(xù),所以(·)也Lipschitz連續(xù).由(1)、(2)、(24)、(27)以及(28)可知,(13)、(14)成立.當(dāng)(5)中 s→ t時,由(22)、(28)可知,(17)成立.引理2證畢.
下面給出流體模型穩(wěn)定和弱不穩(wěn)定的定義,為了將網(wǎng)絡(luò)和其相應(yīng)的流體模型聯(lián)系起來,給出了引理3和引理4.
引理3[1]如果流體模型穩(wěn)定,則馬爾可夫過程是Harris正常返的.
引理4[14]如果流體模型弱不穩(wěn)定,則馬爾可夫過程不穩(wěn)定,即對每個固定的初始狀態(tài)x,當(dāng)t→∞時都以概率1收斂到無窮.
其中,Ρx-a.s.表示初始狀態(tài)為x時以概率1收斂.所以對每個具有固定的初始狀態(tài)的流體極限,都有
現(xiàn)選擇一個緊集K?S,使得 π(K)=∫SΡ(z,u,v)(X(t)∈ K)dπ(z,u,v)> 0,t≥0.因為對任意的 x > 0,都有 Ρ(ξθ(1)≥ x)=1 - Ρ,所以存在一個 t0> 0,使得對任意的(z,u,v)∈ K 都有 Ρ(z,u,.因此有
故由(30)得到(29).引理5證畢.
式(13)~(19)及式(29)為增廣流體模型關(guān)系式組,其解稱為增廣流體模型的解.
引理6對證明馬氏過程不是Harris正常返非常有用,因為只需要證明增廣流體模型弱不穩(wěn)定即可.
文獻(xiàn)[5]研究的是單服務(wù)臺情形,而作者研究的是至少具有兩個服務(wù)站、每個服務(wù)站至少具有兩個服務(wù)臺的情形;文獻(xiàn)[6]中服務(wù)強度恒為1,而作者研究的是服務(wù)強度與服務(wù)站有關(guān),即文中的模型較文獻(xiàn)[5-6]復(fù)雜,所以通過假設(shè)1使得模型稍微簡單一些.
假設(shè)1 對任意一個 θ∈Θ,p*i,pi,θ都與i無關(guān).對于 Μ?,令PΜ=PiΜ,假設(shè)p*<1,p*=p*i,pθ=p,λ*= Λ .i,θJ
證明 因為屬于同一服務(wù)站的服務(wù)臺對稱,所以Μ滿足(19).由(19)有
將(32)減去(33)得
由(34)和(35)得
將(36)、(37)代入(33)得
由(13)、(37)有
將(38)代入(39)即可得到(31).引理7證畢.
由引理7,對任意這樣的t,有
由(41)可知流體模型穩(wěn)定.由引理3可知充分性證畢.
再證必要性.根據(jù)引理6,只需證明如果(40)不成立,增廣流體模型則弱不穩(wěn)定.設(shè)存在Μ?J→使(40)不成立.設(shè)為一個具有(0)=0特點的增廣流體模型的解.
由(13)、(18)得
將(43)代入(42),得
由(29)得
因為Μ使(40)不成立以及(44),所以對所有的t≥0,都有
令畢.所以定理1證畢.
,即增廣流體模型弱不穩(wěn)定.必要性證
證明 由(13)、(18)得
在(19)中取 Μ =J,由(13)、(19)得
將(47)代入(46),得
由引理8可知,對所有的t>0有·f (t)> 0.從而f(t)> 0,因此對所有的t> 0,有 Z-(t) >0.故流體模型弱不穩(wěn)定,由引理4可知定理2得證.
[1] Dai Jiangang.On the positive Harris recurrence of multiclass queueing networks:a unified approach via fluid limit models[J].The Annals of Applied Probability,1995,5(1):49-77.
[2] Maury B.Stability of Queueing Networks[M].Berlin:Springer,2008:81-131.
[3] Vvedenskaya N D,Dobrushin R L.Queueing system with the shortest of two queues:an asymptotic approach[J].Problems of Information Transmission,1996,32(1):15-29.
[4] Foley R D,Mcdonald D R.Join the shortest queue:stability and exact asymptotics[J].The Annals of Applied Probability,2001,11(3):569-607.
[5] Dai Jiangang,Hasenbein J J,Kim B.Stability of join-the-shortest-queue networks[J].Queueing Systems,2007,57(4):129-145.
[6] Suhov Y M,Vvedenskaya N D.Fast Jackson networks with dynamic routing[J].Problems of Information Transmission,2002,38(2):136-153.
[7] Martin J B,Suhov Y M.Fast Jackson networks[J].The Annals of Applied Probability,1999,9(3):854-870.
[8] 郭永江.每個節(jié)點具有多服務(wù)臺的Jackson網(wǎng)絡(luò)流體逼近的收斂速度[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2008,28(9):1118-1133.
[9] Chen Hong.Fluid limits and diffusion approximations for networks of multi-server queue in heavy traffic[J].Discrete Event Dymamic Systems,1994,4(3):269-291.
[10] Bramson M.Stability of join the shortest queue networks[J].The Annals of Applied Probability,2011,21(4):1568-1625.
[11]趙湘育,王東煒,張剛.網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠度和單元概率重要度的隨機模擬分析[J].鄭州大學(xué)學(xué)報:理學(xué)版,2009,41(4):108-111.
[12] Bramson M.Stability of two families of queueing networks and a discussion of fluid limits[J].Queueing Systems,1998,28(1/2/3):7-31.
[13]徐麗.函數(shù)列一致連續(xù)和一致收斂及等度連續(xù)的關(guān)系[J].上海電力學(xué)院學(xué)報,2007,23(3):284-287.
[14] Dai Jiangang.A fluid-limit model criterion for instability of multiclass queueing networks[J].The Annals of Applied Probability,1996,6(3):751-757.