27、特殊单节点排队模型解析

特殊单节点排队模型解析

1. 引言

排队模型在众多领域有着广泛应用,尤其是在电信领域。这里将介绍五种特殊的单节点排队模型:
- 多类数据包排队
- 后进先出(LCFS)Geo/Geo/1 系统
- 随机服务顺序(SIRO)Geo/Geo/1 系统
- 双端队列
- 有限源模型

2. 多类数据包排队

在大多数排队系统中,当存在多类数据包时,服务规则通常为先到先服务(FCFS)或基于优先级。不过在电信领域,有时会采用 FCFS 或 LCFS 规则的多类系统。这里主要探讨无优先级和 LCFS 这两种多类数据包情况。

假设排队系统有 $K < \infty$ 类数据包,无优先级。其到达过程由标记马尔可夫到达过程控制,用 $n_t \times n_t$ 的 $K + 1$ 个矩阵 $D_k$($k = 0,1,\cdots,K$)描述。其中,元素 $(D_k) {i,j}$ 表示从状态 $i$ 转移到状态 $j$ 且到达类型为 $k$($k = 1,2,\cdots,K$)的概率,$(D_0) {i,j}$ 表示无到达。假设 $0 \leq (D_k) {i,j} \leq 1$,且 $D = \sum {k = 0}^{K} D_k$ 是不可约随机矩阵。设 $\pi$ 是矩阵 $D$ 的平稳向量,则第 $k$ 类的到达率为 $\lambda_k = \pi D_k 1$。每类数据包按阶数为 $n_s(k)$ 的 PH 分布(由 $(\beta_k, S_k)$ 表示)服务,第 $k$ 类的平均服务时间为 $\mu_k^{-1} = \beta_k (I - S_k)^{-1}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值