ТРЕХМОМЕНТНАЯ АППРОКСИМАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ В МОДЕЛЯХ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Рассматривается задача аппроксимации вероятностных распределений случайных величин, определенных в положительной области действительных чисел и имеющих отличный от единицы коэффициент вариации. При использовании в качестве моделей компьютерных сетей систем массового обслуживания расчет характеристик обычно выполняется на уровне математического ожидания и дисперсии. В то же время одной из основных характеристик качества при передаче мультимедийных данных в компьютерных сетях является джиттер задержки, для расчета которого необходимо знать функцию распределения времени задержки пакетов. Показано, что при изменении третьего момента распределения задержки пакетов результаты расчета джиттера могут отличаться на десятки и сотни процентов при одних и тех же значениях двух первых моментов – математического ожидания и коэффициента вариации задержки. Это означает, что аппроксимация распределения задержки для расчета джиттера должна выполняться с учетом третьего момента распределения времени задержки. Для случайных величин с коэффициентами вариации больше единицы предлагается итерационный алгоритм аппроксимации двухфазным гиперэкспоненциальным распределением с учетом трех моментов аппроксимируемого распределения. Показано, что для случайных величин с коэффициентами вариации меньше единицы влияние третьего момента распределения незначительно, и для аппроксимации таких распределений целесообразно использовать распределение Эрланга по двум первым моментам. Такой подход позволяет получить верхние оценки соответствующих характеристик, в частности, верхнюю оценку джиттера задержки.