唐柏榮, 王知人, 涂建新, 李泉林
(1.燕山大學(xué)計(jì)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(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)顧客的效率高低與排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)是否穩(wěn)定密切相關(guān),而排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)收益與排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)顧客的效率也是密切相關(guān)的,因此排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題倍受關(guān)注.許多學(xué)者對(duì)具有多個(gè)顧客類(lèi)的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[1-2]得出了具有多個(gè)顧客類(lèi)的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的充分條件,其主要條件是排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的流體模型穩(wěn)定.一些學(xué)者對(duì)每個(gè)服務(wù)站具有單服務(wù)臺(tái)的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[3]中每個(gè)到達(dá)者隨機(jī)選取兩個(gè)服務(wù)臺(tái),然后加入較短的隊(duì)列,得到了隊(duì)長(zhǎng)的漸近分布存在的充分條件.文獻(xiàn)[4]得到隊(duì)長(zhǎng)過(guò)程正常返的充分條件.文獻(xiàn)[5]中到達(dá)間隔時(shí)間和服務(wù)時(shí)間都服從一般分布,當(dāng)J=2時(shí)通過(guò)流體模型得到了一個(gè)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的充要條件以及一個(gè)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的充分條件.一些學(xué)者對(duì)每個(gè)服務(wù)站具有多服務(wù)臺(tái)的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了研究,如文獻(xiàn)[6]研究了具有J個(gè)服務(wù)站且每個(gè)服務(wù)站都具有N個(gè)服務(wù)臺(tái)的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò),到達(dá)間隔時(shí)間和服務(wù)時(shí)間都服從指數(shù)分布,一個(gè)突出的特點(diǎn)是出現(xiàn)了檢驗(yàn)數(shù)分布的概念.每個(gè)到達(dá)者和每個(gè)接受完服務(wù)但仍留在網(wǎng)絡(luò)的顧客都要加入到一個(gè)服務(wù)臺(tái)集(樣本)中的某個(gè)最短隊(duì)列,得到了q過(guò)程和r過(guò)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(gè)到達(dá)者選取的樣本所包含的服務(wù)臺(tái)數(shù)不變;而文獻(xiàn)[8-9]的模型中外部到達(dá)過(guò)程與服務(wù)站相關(guān),而不是與檢驗(yàn)數(shù)分布相關(guān),通過(guò)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(gè)更新到達(dá)流和N個(gè)服務(wù)臺(tái)的JSQ(進(jìn)入最短隊(duì)列)網(wǎng)絡(luò),每個(gè)到達(dá)者進(jìn)入選擇集(服務(wù)臺(tái)集)中具有最短隊(duì)列的服務(wù)臺(tái)前排隊(duì),而且每個(gè)顧客的服務(wù)時(shí)間服從一般分布,而本文中每個(gè)到達(dá)者在哪個(gè)服務(wù)臺(tái)前排隊(duì)是與檢驗(yàn)數(shù)分布有關(guān)的,并且到達(dá)流都是泊松到達(dá)流,每個(gè)顧客的服務(wù)時(shí)間服從指數(shù)分布.綜上所述,對(duì)于具有負(fù)載平衡動(dòng)態(tài)路由選擇的網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究尚不多見(jiàn).
鑒于此,作者在文獻(xiàn)[5-6]的研究基礎(chǔ)上,對(duì)每個(gè)服務(wù)站具有多服務(wù)臺(tái)、出現(xiàn)了檢驗(yàn)數(shù)分布的概念、每個(gè)到達(dá)者和每個(gè)接受完服務(wù)但仍留在網(wǎng)絡(luò)的顧客都要加入到一個(gè)服務(wù)臺(tái)集(樣本)中的某個(gè)最短隊(duì)列,即利用概率知識(shí)對(duì)具有負(fù)載平衡動(dòng)態(tài)路由選擇的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了隨機(jī)分析,所用的方法與文獻(xiàn)[11]類(lèi)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(duì)于任意的θ∈Θ,存在一個(gè)相應(yīng)的具有到達(dá)時(shí)間序列{ξθ(n):n≥1}的外部到達(dá)過(guò)程,被稱(chēng)為θ型外部到達(dá)過(guò)程.
假設(shè)每個(gè)服務(wù)臺(tái)都是非閑置的和每個(gè)服務(wù)臺(tái)的服務(wù)規(guī)則都是先進(jìn)先出.由于θ型外部到達(dá)過(guò)程,第1個(gè)顧客到達(dá)的時(shí)刻為 ξθ(1);第 n - 1、n個(gè)顧客的到達(dá)時(shí)間間隔為 ξθ(n),n≥2.ηi,k(n),n≥1 表示被服務(wù)臺(tái)(i,k)服務(wù)的第n個(gè)顧客的服務(wù)時(shí)間.假設(shè)對(duì)任意的θ∈Θ都有{ξθ(n):n≥1}獨(dú)立且同分布;對(duì)任意的(i,k)∈C都有{ηi,k(n):n≥1}獨(dú)立同分布;所有到達(dá)間隔時(shí)間序列和所有服務(wù)時(shí)間序列都相互獨(dú)立.若A為集合,則表示A中元素的個(gè)數(shù);若y為向量,則表示y的1范數(shù).JSQ表示加入最短隊(duì)列,并且排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò).
以下介紹網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)過(guò)程.
用 X(t)=(Z(t),U(t),V(t))表示網(wǎng)絡(luò)在 t時(shí)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(shí)刻服務(wù)臺(tái)(i,k)的隊(duì)長(zhǎng);Uθ(t)表示 t時(shí)刻 θ型外部到達(dá)過(guò)程的剩余到達(dá)間隔時(shí)間;Vi,k(t)表示(i,k)服務(wù)臺(tái)中正在服務(wù)的顧客在t時(shí)刻的剩余服務(wù)時(shí)間,則狀態(tài)空間S為R2NJ+|Θ|的子集.假設(shè)網(wǎng)絡(luò)過(guò)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(qiáng)馬爾可夫過(guò)程.
先給出描述JSQ網(wǎng)絡(luò)動(dòng)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(tái)(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(guò)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(tái)(i,k)的工作時(shí)間積累和空閑時(shí)間積累;Si,k(t)表示服務(wù)臺(tái)(i,k)花費(fèi)t單位時(shí)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(gè)顧客獲得檢驗(yàn)數(shù)分布θ的個(gè)數(shù).當(dāng)(i,k)∈C及t≥0時(shí),描述JSQ網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)如下:
因?yàn)镾i,k(Ti,k(t))表示在[0,t]中服務(wù)臺(tái)(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(tái)(i,k)服務(wù)的顧客數(shù),所以有
因?yàn)閠時(shí)刻服務(wù)臺(tái)(i,k)的隊(duì)長(zhǎng)至少為空,所以有
因?yàn)?Ti,k(t),Ii,k(t)分別表示[0,t]內(nèi)服務(wù)臺(tái)(i,k)的工作時(shí)間積累和空閑時(shí)間積累,所以有
因?yàn)榉?wù)臺(tái)(i,k)都是非閑置的,所以有
如果對(duì)任意的 u∈ (s,t)都有 Zi,k(u)> 0,則
因?yàn)镾i,k(Ti,k(t))表示在「0,t■內(nèi)服務(wù)臺(tái)(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(duì)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(gè)引理.
證明 因?yàn)閧ξθ(n),n≥1},θ∈Θ是獨(dú)立同分布隨機(jī)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(duì)任意一個(gè)滿足(9)~(11)的ω及任意一個(gè)使得{xr/r:r>0}有界的初始狀態(tài)集{xr:r>0},必存在一個(gè)子序列rn→∞ 使得在[0,∞)的任意一個(gè)緊集上都一致收斂到=(·),(·),(·),(·)),則稱(chēng)為流體極限.
因?yàn)閍.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(chēng)為無(wú)延遲的流體極限.
根據(jù)文獻(xiàn)[12]知,如果利用流體極限來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問(wèn)題,則只需考慮無(wú)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(chēng)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(gè)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(duì)某個(gè)(·),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(tái)(i,k)服務(wù)完的前 n個(gè)顧客的服務(wù)時(shí)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(duì)任意給定的ε>0以及足夠大的n,(23)的最右邊項(xiàng)都小于等于
而對(duì)任意給定的ε>0以及足夠大的n,(23)的最左邊項(xiàng)都大于等于
取n→∞,夾逼得
由(11)、(24)可知,當(dāng)n→∞ 時(shí),
與上一段的證明類(lèi)似,由(9)可知
所以當(dāng)(7)、(8)中 s→ t時(shí),(18)、(19)成立.又因?yàn)?·)Lipschitz連續(xù),所以(·)也 Lipschitz連續(xù).如果選取一個(gè)子序列 rn使得(0)存在,由(1)、(24)和(27)可知因?yàn)?·)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(shí),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(lái),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(guò)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(guò)程不穩(wěn)定,即對(duì)每個(gè)固定的初始狀態(tài)x,當(dāng)t→∞時(shí)都以概率1收斂到無(wú)窮.
其中,Ρx-a.s.表示初始狀態(tài)為x時(shí)以概率1收斂.所以對(duì)每個(gè)具有固定的初始狀態(tài)的流體極限,都有
現(xiàn)選擇一個(gè)緊集K?S,使得 π(K)=∫SΡ(z,u,v)(X(t)∈ K)dπ(z,u,v)> 0,t≥0.因?yàn)閷?duì)任意的 x > 0,都有 Ρ(ξθ(1)≥ x)=1 - Ρ,所以存在一個(gè) t0> 0,使得對(duì)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(chēng)為增廣流體模型的解.
引理6對(duì)證明馬氏過(guò)程不是Harris正常返非常有用,因?yàn)橹恍枰C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(tái)情形,而作者研究的是至少具有兩個(gè)服務(wù)站、每個(gè)服務(wù)站至少具有兩個(gè)服務(wù)臺(tái)的情形;文獻(xiàn)[6]中服務(wù)強(qiáng)度恒為1,而作者研究的是服務(wù)強(qiáng)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(guò)假設(shè)1使得模型稍微簡(jiǎn)單一些.
假設(shè)1 對(duì)任意一個(gè) θ∈Θ,p*i,pi,θ都與i無(wú)關(guān).對(duì)于 Μ?,令PΜ=PiΜ,假設(shè)p*<1,p*=p*i,pθ=p,λ*= Λ .i,θJ
證明 因?yàn)閷儆谕环?wù)站的服務(wù)臺(tái)對(duì)稱(chēng),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(duì)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(gè)具有(0)=0特點(diǎn)的增廣流體模型的解.
由(13)、(18)得
將(43)代入(42),得
由(29)得
因?yàn)棣?40)不成立以及(44),所以對(duì)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(duì)所有的t>0有·f (t)> 0.從而f(t)> 0,因此對(duì)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(gè)節(jié)點(diǎn)具有多服務(wù)臺(tái)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(jī)模擬分析[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):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(bào),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.