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全书共7部分,33章.第1部分 排队论导论,包含第1-2章：1.分析建模能力中的激励例子；2.排队论术语.第2部分 必要的概率论背景知识,包含第3-5章：3.概率论综述；4.产生随机变量；5.样本路径、收敛性及平均.第3部分 简单运算法则预测能力：假设一分析法（‘what If’）,问题与解答,包含第6-7章：6.Little法则与其他运算法则；7.修正分析：封闭系统中的假设一分析法（‘what If’）,问题.第4部分 从马尔可夫链到简单队列,包含第8-13章：8.离散时间马尔可夫链；9.遍历理论；10.现实世界实例：Google、Aloha和Harder链；11.指数分布与泊松过程；12.向连续时间马尔可夫链过渡；13.M/M/1排队模型与泊松分布到达观察平均时间.第5部分 服务器集群与网络：多服务器多队列系统,包含第14-19章：14.服务器集群模型：M/M/k与M/M/k/k服务器模型；15.服务器性能配置；16.时间可逆性与Burke定理；17.队列网络Jackson乘积形式；18.分类队列网络；19.封闭队列网络.第6部分 现实世界中的工作负载：多变性与大数据尾部,包含第20-27章：20.数据尾部引言：真实世界案例研究；21.阶段型工作负载与矩阵分析方法；22.分时服务器网络；23.M/G/1队列与检验悖论；24.服务器集群任务分配策略；25.变换分析；26.M/G/1变换分析；27.服务器功耗优化分析.第7部分 M/G/1队列智能调度,包含第28-33章：28.性能指标；29.调度：非抢占式与不基于尺寸的策略；30.调度：抢占式与不基于尺寸的策略；31.调度：非抢占式与基于尺寸的策略；32.调度：抢占式与基于尺寸的策略；33.调度：最短剩余处理时间与公平性分析.
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