Input Modelling with Phase-Type Distributions and Markov Models

Contenant un résumé de plusieurs résultats récents sur la modélisation d'entrée basée sur les processus de Markov dans une notation cohérente, ce livre introduit et compare des algorithmes pour l'ajustement des paramètres et fournit un aperçu des outils logiciels disponibles dans ce domaine. En raison des progrès réalisés ces dernières années concernant de nouveaux algorithmes pour générer des distributions PH et des processus d'arrivée markoviens à partir de données mesurées, les modèles décrits constituent des alternatives utiles à d'autres distributions ou processus stochastiques utilisés pour la modélisation d'entrée. Les étudiants diplômés et les chercheurs en probabilité appliquée, en recherche opérationnelle et en informatique, ainsi que les praticiens utilisant des modèles de simulation ou analytiques pour l'analyse de performance et la planification de capacité, trouveront la notation unifiée et les résultats à jour présentés utiles. La modélisation d'entrée est l'étape clé dans l'analyse de systèmes basée sur des modèles pour décrire adéquatement la charge d'un système en utilisant des méthodes stochastiques.