一个基于MAP/PH/1/K排队模型的柴油颗粒过滤器最佳再生策略研究，该模型采用N策略 作者：德米特里·埃夫罗西宁（Dmitry Efrosinin）、娜塔莉亚·斯捷潘诺娃（Natalia Stepanova）、佐尔坦·加尔（Zóltan Gál）和雅诺什·斯特里克（Janos Sztrik）

《Mathematics》：A MAP/PH/1/K Queueing Model with N-Policy for Optimal Regeneration of a Diesel Particulate Filter Dmitry Efrosinin, Natalia Stepanova, Zóltan Gál and Janos Sztrik

　　摘要：本文研究了一个具有N策略、设置过程、中断事件、重置机制以及随机环境的????????/??????/1/??类型的排队系统。到达事件遵循MAP（马可夫过程）分布，服务时间、设置时间、中断时间和重置时间则服从PH（帕斯卡过程）分布。在N策略下，服务器处于空闲状态，直到队列长度达到N时才会开始执行设置操作。中断事件会使系统恢复到空闲状态并重新启用N策略。当系统达到容量K时，重置操作会清空队列。随机环境会根据不同的情况调整相关参数。该模型借鉴了柴油颗粒过滤器（DPF）的再生机理：烟尘积累对应于到达事件，燃烧过程对应于服务动作，再生触发对应于N策略的执行，加热过程对应于设置操作，发动机状态变化对应于中断事件，清洁过程对应于重置操作。环境状态用于表示驾驶行为模式。如果系统通过服务操作清空队列，或者在中断事件发生时剩余烟尘量不超过L阈值，则再生操作视为成功。本文推导了该排队系统的块结构生成模型，利用矩阵分析方法获得了稳态概率，并通过平均成本优化了N策略的阈值N。数值实验结果表明，相关性及驾驶条件对系统性能和成本具有重要影响，为平衡燃油消耗、发动机性能和过滤器使用寿命提供了实用方法。