Grundlagen der Warteschlangentheorie

Dieses Buch prsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung Matheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie in ihrer natrlichen Aufbaufolge. Damit und ergnzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist rumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flchenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zuflliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik fhrt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.