BBL 541E - Markov Sistemlerin Modelleme ve Analizi

Dersin Amaçları

1) Hafızasızlık ve Markov özellikler üzerinden Markov modelleme yöntemlerinin temellerini göstermek
2) Markov zincirleri ile modelleme ve analiz yapmayı öğretmek
3) Çeşitli Markov kuyruk sistemlerinin ve daha genel durumların analiz edilmesi
4) IT dünyasından Markov analizinin uygulanabilir olduğu gerçek hayat örnekleri göstermek

Dersin Tanımı

Olasılık teorisi ve rassal süreçler, hafızasızlık özelliği, Markov özelliği, yenilenir süreçler, Poisson süreci, ayrık- ve sürekli-zamanlı Markov zincirleri, sınıflamaları, özellikleri, Chapman–Kolmogorov denklemleri, kararlı-zaman çözümleri, doğum-ölüm süreçleri, denge denklemleri, Little kanunu, M/M/1, M/M/k, M/M/k/k ve M/M/k/k/N sistemleri, Erlang formülleri, Markov varış süreci (MAP), faz-tipi servis zaman dağılımları, Aloha sistemleri, bazı özel konular