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Stochastic Processing Networks

机译：随机处理网络

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Stochastic processing networks arise as models in manufacturing, telecommunications, transportation, computer systems, the customer service industry, and biochemical reaction networks. Common characteristics of these networks are that they have entities—such as jobs, packets, vehicles, customers, or molecules—that move along routes, wait in buffers, receive processing from various resources, and are subject to the effects of stochastic variability through such quantities as arrival times, processing times, and routing protocols. The mathematical theory of queueing aims to understand, analyze, and control congestion in stochastic processing networks. In this article, we begin by summarizing some of the highlights in the development of the theory ofqueueing prior to 1990; this includes some exact analysis and development of approximate models for certain queueing networks. We then describe some surprises of the early 1990s and ensuing developments of the past 2 5 years related to the use of approximate models for analyzing the stability and performance of multiclass queueing networks. We conclude with a description of recent developments for more general stochastic processing networks and point to some open problems.
机译：随机处理网络是制造，电信，运输，计算机系统，客户服务行业和生化反应网络中的模型。这些网络的共同特征是它们具有诸如实体，作业，数据包，车辆，客户或分子之类的实体，它们沿路径移动，在缓冲区中等待，接收来自各种资源的处理，并且受到诸如此类的随机可变性的影响数量，例如到达时间，处理时间和路由协议。排队的数学理论旨在理解，分析和控制随机处理网络中的拥塞。在本文中，我们首先概述了1990年前排队理论发展的一些要点。这包括对某些排队网络的精确分析和近似模型的开发。然后，我们描述了1990年代初期的一些惊喜，以及随后的过去2到5年的发展，这些发展与使用近似模型来分析多类排队网络的稳定性和性能有关。最后，我们将描述更一般的随机处理网络的最新发展，并指出一些未解决的问题。

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