Abstract:
De nombreux modèles de files d'attente sont représentés par des chaines de Markov `a
espace d'état dénombrable infini. Nous souhaitons souvent connaˆ?tre leurs distributions
stationnaires afin d'en déduire leurs caractéristiques. Cependant, le calcul direct de ces
distributions est généralement difficile, pour ne pas dire impossible, et ne propose pas de
solutions exactes et complètes en raison de la complexité et du nombre infini d'équations `a
résoudre. C'est pourquoi les chercheurs s'efforcent d'obtenir des approximations convergeant
rapidement vers ces distributions. Dans cette thése, nous avons utilisé la méthode de stabilité
forte pour établir des bornes d'erreur analytiques pour le modéle de troncature généralisée de
Neuts et Rao associé au modéle M/M/c avec rappels, afin de voir le degré d'approximation
entre ces deux modéles. A la fin, nous avons donné un exemple numérique afin de montrer la `
qualité des bornes d'erreur obtenues.
