Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Networks of queues arise frequently as models for a wide variety of congestion phenomena. Discrete event simulation is often the only available means for studying the behavior of complex networks and many such simulations are non Markovian in the sense that the underlying stochastic process cannot be repre sented as a continuous time Markov chain with countable state space. Based on representation of the underlying stochastic process of the simulation as a gen eralized semi-Markov process, this book develops probabilistic and statistical methods for discrete event simulation of networks of queues. The emphasis is on the use of underlying regenerative stochastic process structure for the design of simulation experiments and the analysis of simulation output. The most obvious methodological advantage of simulation is that in principle it is applicable to stochastic systems of arbitrary complexity. In practice, however, it is often a decidedly nontrivial matter to obtain from a simulation information that is both useful and accurate, and to obtain it in an efficient manner. These difficulties arise primarily from the inherent variability in a stochastic system, and it is necessary to seek theoretically sound and computationally efficient methods for carrying out the simulation. Apart from implementation consider ations, important concerns for simulation relate to efficient methods for generating sample paths of the underlying stochastic process. the design of simulation ex periments, and the analysis of simulation output.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9780387964256

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Bibliografische Details

Titel: Regeneration and Networks of Queues
Verlag: Springer, Springer
Erscheinungsjahr: 1986
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0387964258
ISBN-13: 9780387964256
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 18 mm
Gewicht: 524 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Networks of queues arise frequently as models for a wide variety of congestion phenomena. Discrete event simulation is often the only available means for studying the behavior of complex networks and many such simulations are non� Markovian in the sense that the underlying stochastic process cannot be repre� sented as a continuous time Markov chain with countable state space. Based on representation of the underlying stochastic process of the simulation as a gen� eralized semi-Markov process, this book develops probabilistic and statistical methods for discrete event simulation of networks of queues. The emphasis is on the use of underlying regenerative stochastic process structure for the design of simulation experiments and the analysis of simulation output. The most obvious methodological advantage of simulation is that in principle it is applicable to stochastic systems of arbitrary complexity. In practice, however, it is often a decidedly nontrivial matter to obtain from a simulation information that is both useful and accurate, and to obtain it in an efficient manner. These difficulties arise primarily from the inherent variability in a stochastic system, and it is necessary to seek theoretically sound and computationally efficient methods for carrying out the simulation. Apart from implementation consider� ations, important concerns for simulation relate to efficient methods for generating sample paths of the underlying stochastic process. the design of simulation ex� periments, and the analysis of simulation output.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Dipl.-Psych. Mechtild Gomolla, Fachbereich Erziehungs- und Kulturwissenschaften, Universit�t Osnabr�ck; Dr. Frank-Olaf Radtke, Professor am Fachbereich Erziehungswissenschaften, Johann Wolfgang Goethe-Universit�t Frankfurt/Main.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

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