Markov Chains Competing for Transitions: Application to Large-Scale Distributed Systems

Emmanuelle Anceaume 1 François Castella 2, 3 Romaric Ludinard 1 Bruno Sericola 4
1 ADEPT - Algorithms for Dynamic Dependable Systems
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, INRIA Rennes
3 IPSO - Invariant Preserving SOlvers
IRMAR - Institut de Recherche Mathématique de Rennes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
4 DIONYSOS - Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D2 - RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES
Résumé : Nous considérons un systéme stochastique composé de plusieurs chaînes de Markov à temps discret, absorbantes, identiques mais non indépendantes, et en compétition à chaque instant pour une transition. La compétition consiste à déterminer à chaque instant la seule chaîne de Markov autorisée à faire une transition. On analyse le premier instant auquel une des chaînes de Markov est absorbée. On obtient sa distribution et sa moyenne et l'on propose un algorithme pour calculer ces quantités. On exhibe de plus le comportement asympotique du système quand le nombre de chaînes de Markov tend vers l'infini. En fait, ce problème vient de l'analyse des systèmes distribués grande échelle et l'on montre comment nos résultats s'appliquent à ce domaine.
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/inria-00485667
Contributeur : Bruno Sericola <>
Soumis le : mardi 25 mai 2010 - 16:44:51
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:07:38
Document(s) archivé(s) le : vendredi 19 octobre 2012 - 15:00:09

Fichier

RR-1953.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00485667, version 1

Citation

Emmanuelle Anceaume, François Castella, Romaric Ludinard, Bruno Sericola. Markov Chains Competing for Transitions: Application to Large-Scale Distributed Systems. [Research Report] 2010, pp.29. <inria-00485667>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

544

Téléchargements du document

160