In this Paper, we examine the limiting distributional behaviour of extreme values of mixed Erlang random variables. We show that, in the finite mixture of Erlang distributions, the component distribution with an asymptotically dominant tail has a critical effect on the asymptotic extreme behavior of the mixture distribution and it converges to the Gumbel extreme-value distribution. Normalizing constants are also established. We apply this result to characterize the asymptotic distribution of maxima of sojourn times in M/M/s queuing system. We also show that Erlang mixtures with continuous mixing may converge to the Gumbel or Type II extreme-value distribution depending on their mixing distributions, considering two special cases of uniform mixing and exponential mixing.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Talpur, Mir Ghulam Hyder;Zamir, Iffat;Ali, M. Masoom
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.191-202
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2009
In this study, we drive the one dimensional marginal transform function, probability density function and probability distribution function for the random variables $T_{{\xi}N}$ (Time taken by the servers during the vacations), ${\xi}_N$(Number of vacations taken by the servers) and ${\eta}_N$(Number of customers or units arrive in the system) by controlling the variability of two random variables simultaneously.
The distribution of the sum of n independent random variables having exponential distributions with different parameters ${\beta}_i$ ($i=1,2,{\ldots},n$) is given in [2], [3], [4] and [6]. In [1], by using Laplace transform, Jasiulewicz and Kordecki generalized the results obtained by Sen and Balakrishnan in [6] and established a formula for the distribution of this sum without conditions on the parameters ${\beta}_i$. The aim of this note is to present a method to find the distribution of the sum of n independent exponentially distributed random variables with different parameters. Our method can also be used to handle the case when all ${\beta}_i$ are the same.
We consider a supply chain model with a make-to-order production facility and a single supplier. The model we treat here is a special case of a two-echelon inventory model. Unlike classical two-echelon systems, the demand process at the supplier is affected by production process at the production facility as well as customer order arrival process. In this paper, we address that how the demand variability impacts on the optimal replenishment policy. To this end, we incorporate Erlang and phase-type demand distributions into the model. Formulating the model as a Markov decision problem, we investigate the structure of the optimal replenishment policy. We also implement a sensitivity analysis on the optimal policy and establish its monotonicity with respect to system cost parameters.
In this study, normal, log-normal, triangular, uniform. Weibull, Erlang and unit beta probability density functions are tried to represent the behaviour of frequency distributions of workpiece dimensions collected from various manufacturing firms. Among the distribution functions, the unit beta distribution function is found to be the best fit using the chi-square test of fit. An attempt is made for the adoption of the unit beta model to x-bar charts of quality control in manufacturing. In this direction, upper and lower control limits (UCL and LCL) of x-bar control charts of dimension measurements are estimated for the beta model, and the observed differences between the beta and normal model control limits are discussed for the measurement sets.
그동안 차두시간분포를 나타내는 확률분포로 음지수분포, Erlang 분포, 정규분포 등 다양한 단일확률분포들이 사용되어져 왔다. 그러나, 실제 도로에서 차두시간분포의 조사결과는 단일확률분포로서 설명하기 어려운 경우가 있었다. 본 연구는 차량의 차두시간에 대해 두 개의 정규분포가 일정한 관련성을 가지고 결합된 복합확률분포의 파라메타에 대해 최우추정법 중 하나인 EM 알고리즘을 이용하여 추정하는 접근방법을 시도하였다. 이에 대한 분석결과 기존에 알려진 단일확률분포로서 잘 설명되기 어려웠던 차량도착 차두시간 분포를 EM 알고리즘을 이용하여 복합확률분포의 파라메타를 추정하여 설명하였다. χ2 test 적합도 검정결과, 유의수준 1%에서 통계학적으로 유의성이 확보되어 EM 알고리즘을 이용한 복합확률분포의 파라메타 추정의 신뢰성이 입증되는 것으로 분석되었다.
This paper deals with ordering policies of consumable goods which have large demand rates in a multi-level distribution system. The system we are concerned consists of one Central Distribution Center(CDC) and N non-identical Regional Distribution Centers(RDCs) which have different demand rates, minimum fillrates, leadtimes, etc. The customer demand on the RDC is stationary poisson and the RDCs demand on the CDC is superposition of Q-stage Erlang distributions. We approximate the RDCs and CDC demand distribution to nomal in order to enhance the efficiency of algorithm. The relevant costs include a fixed ordering cost and inventory holding cost, and backorder cost. The objective is to find a continuous-review ordering policy that minimizes the expected average costs under constraints of minimum fill rates of RDCs and maximum allowable mean delay of CDC. We developed an algorithm for determining the optimal ordering policies of the CDC and the RDCs. We verified and compared the performance of the algorithm through the simulation using the algorithm result as the input parameters.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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