의사결정을 위한 확률모형

1장 확률 기초이론
1.1 확률공간
1.2 확률변수와 확률분포
1.3 알려진 확률분포들의 예
1.4 기댓값
1.5 여러 확률변수들의 확률분포
1.6 중합
1.7 랜덤합
1.8 확률과정
1.9 중심극한정리
1.10 연습문제

2장 지수분포와 포아송 과정
2.1 지수분포
2.2 포아송 과정
2.3 복합 포아송 과정과 비정상 포아송 과정
2.4 연습문제

3장 마코프 체인
3.1 정의
3.2 안정상태 확률분포
3.3 기약 마코프 체인
3.4 가약 마코프 체인
3.5 마코프 체인의 응용 예
3.6 연습문제

4장 마코프 체인의 최적화 응용
4.1 최적 정지시간
4.2 마코프 결정과정
4.3 강화학습과 마코프 결정과정
4.4 연습문제

5장 마코프 과정
5.1 정의
5.2 내재 확률과정들
5.3 안정상태 확률
5.4 마코프 과정과 내재 마코프 체인
5.5 출생사멸과정
5.6 연습문제

6장 대기행렬 모형
6.1 대기행렬 시스템의 특성요소
6.2 내재 확률과정들과 안정상태 확률
6.3 대기행렬 시스템의 성능척도
6.4 대기행렬 시스템의 성질
6.5 마코비안 대기행렬 시스템
6.6 비마코비안 대기행렬 시스템
6.7 연습문제

7장 대기행렬 시스템의 운영
7.1 비정상 포아송 도착과정
7.2 서비스 과정의 제어를 통한 대기 성능의 향상
7.3 도착과정의 제어를 통한 대기 성능의 향상
7.4 서비스 순서에 의한 대기 성능의 향상
7.5 일렬 대기행렬 네트워크의 효율적 운영
7.6 연습문제

참고문헌