4. Одноканальная смо с произвольным потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
Рассматривается одноканальная СМО с неограниченной очередью, на которую поступает произвольный поток заявок с интенсивностью и коэффициентом вариации , 0 < < 1. Время обслуживания также имеет произвольное распределение со средним значением и коэффициентом вариации , 0 < < 1. Для этого случая точных аналитических формул получить не удается; можно только приближенно оценить среднюю длину очереди, ограничить ее сверху и снизу.
Lоч
Если входящий поток — простейший, то обе оценки — верхняя и нижняя — совпадают, и получается формула Полячека — Хинчина. Для грубо приближенной оценки средней длины очереди М. А. Файнбергом получена формула:
Lоч Lсист = Lоч +
Средние времена пребывания заявки в очереди и в системе вычисляются через Lоч и Lсист по формуле Литтла делением на
Математическое описание разрабатываемой модели.
На вход системы из N станций поступает поток заявок с заданными (экспоненциальным или нормальным) законом распределения времени прихода, интенсивностью входного потока и, при нормальном распределении, коэффициентом вариации . Каждая станция рассматривается, как одноканальная СМО с неограниченной очередью. На каждой станции задано среднее время обслуживания и, при нормальном распределении, коэффициент вариации . На выходе станций поток заявок может ветвиться, также может происходить отбраковка заявок. Это изменяет интенсивность входного потока на последующих станциях.
При имитационном моделировании поэтапно имитируется (с использованием генератора случайных чисел) весь описанный процесс: моделируются входной поток и потоки обслуживаний, имитируются процессы ветвления и объединения потоков, а также процесс отбраковки заявок.
Расчетно-формульная модель такой системы может рассматриваться только в случае, когда существуют финальные вероятности. Для таких СМО финальные вероятности существуют только тогда, когда станции не перегружены, т. е для всех станций выполняется условие ()
Формулировка задачи.
Построить модель СМО и исследовать поведение характеристик её эффективности.
Описание системы:
Имеется двухканальная СМО с отказами, на которую поступает два произвольных потока заявок. Поток I имеет интенсивность 1. Поток II имеет интенсивность 2 (будем кратко именовать заявки этих потоков: Заявки I и ЗаявкиII). Заявки I имеют пред Заявками II приоритет, состоящий в том, что если Заявка I приходит в систему, когда все каналы заняты и хотя бы один из них обслуживает Заявку II, то пришедшая Заявка I «вытесняет» (выгоняет) Заявку II, становится на её место, а та покидает систему необслуженной. Если Заявка I приходит в момент, когда оба канала обслуживают Заявки I, то она получает отказ и покидает СМО. Заявка II получает отказ, если она приходит в систему в момент, когда оба канала заняты (безразлично какими заявками).
Данные для варианта: 1 =3, 2 =1, 1 =2, 2 =1. Теоретическое представление задачи.
На двухканальную СМО поступают заявки двух простейших потоков.
Простейшим потоком называется поток, обладающий следующими свойствами:
-
стационарность;
-
ординарность;
-
отсутствие последействия.
Поток событий называется стационарным, если вероятность попадания того или иного числа событий на участок времени длиной зависит только от длины участка и не зависит от того, где именно на оси времени расположен этот участок.
Поток событий называется ординарным, если вероятность попадания на элементарный участок t двух или более событий пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью попадания одного события. Ординарность означает, что поток прореженный, т.е. между любыми двумя событиями есть временной интервал.
Поток событий называется потоком без последействия, если для любых, не перекрывающихся участков времени число событий, попадающих на один из них, не зависит от числа событий, попадающих на другие. Это означает, что заявки попадают в систему не зависимо друг от друга.
Интенсивность поступления заявок 1-го потока - 1. Интенсивность поступления заявок 2-го потока - 2. Простейшие потоки поступления заявок характеризуются показательным законом распределения. Тогда интервал времени поступления заявок 1-го потока представляет собой случайную величину с одним и тем же распределением вероятностей F (t).
, (1) где 10 – постоянная.
Плотность распределения показательного закона задается формулой:
где 1>0, - интенсивность поступления заявок 1-го потока.
Аналогично, интервал времени поступления заявок 2-го потока представляет собой случайную величину с одним и тем же распределением вероятностей F(t).
, (1) где 20 – постоянная.
Плотность распределения показательного закона задается формулой:
где 2>0, - интенсивность поступления заявок 2-го потока.
Необходимо также учесть, что моделируемая система массового обслуживания является СМО с отказами и с абсолютным приоритетом. Т.е. заявки 1 имеют перед заявками 2 приоритет, состоящий в том, что если заявка 1 приходит в систему, когда все каналы заняты и хотя бы один из них обслуживает заявку 2, то пришедшая заявка 1 вытесняет заявку 2, становится на ее место, а та покидает систему не обслуженной. Если заявка 1 приходит в систему в момент, когда оба канала обслуживают заявку 1, то она покидает СМО. Заявка 2 получает отказ, если она приходит в систему в момент, когда оба канала заняты, безразлично какими заявками.
Длительность обслуживания заявок 1-го и 2-го потока также представляют собой случайные величины, подчиняющиеся показательному закону распределения. Интенсивность обслуживания аявок 1-го потока - 1. Интенсивность обслуживания заявок 2-го потока - 2. Длительность обслуживания заявок 1-го потока представляет собой случайную величину с одним и тем же распределением вероятностей F (t).
, (1) где 10 – постоянная.
Плотность распределения показательного закона задается формулой:
где 1>0, - интенсивность обслуживания заявок 1-го потока.
Аналогично, длительность обслуживания заявок 2-го потока представляет собой случайную величину с одним и тем же распределением вероятностей F(t).
, (1) где 20 – постоянная.
Плотность распределения показательного закона задается формулой:
где 2>0, - интенсивность обслуживания заявок 2-го потока.
В рассматриваемой задаче СМО имеет 2 входа, на один из которых поступает случайный поток Заявок I, на другой вход - поток Заявок II.
Решение задачи.
Алгоритм моделирования СМО.
Начальные условия:
-
Рассматриваемая в задаче СМО представляет собой СМО с:
-
двухканальным обслуживанием;
-
двухканальным входным потоком ( имеет 2 входа, на один из которых поступают случайный поток Заявок I, на другой вход – поток Заявок II).
-
Определение времен поступления и обслуживания заявок:
-
Времена поступления и обслуживания заявок генерируются случайно с заданным показательным законом распределения;
-
Интенсивности поступления и обслуживания заявок заданы;
-
Функционирование рассматриваемой СМО:
-
Каждый канал обслуживает в каждый момент времени одну заявку;
-
Если в момент поступления новой заявки свободен хотя бы один канал, то пришедшая заявка поступает на обслуживание;
-
Если отсутствуют Заявки то система простаивает.
-
Дисциплина обслуживания:
-
Приоритет Заявок I: если система занята (оба канала обслуживают заявки), причем один из каналов занят Заявкой II, Заявка I вытесняют Заявку II; Заявка II покидает систему необслуженной;
-
Если к моменту поступления Заявки II оба канала заняты, Заявка II не обслуживается;
-
Если к моменту поступления Заявки I оба канала обслуживают Заявки I, поступившая Заявка I покидает систему необслуженной;
Задача моделирования: зная параметры входных потоков заявок промоделировать поведение системы и вычислить её основные характеристики её эффективности. Меняя величину Т от меньших значений до больших (интервал времени, в течении которого происходит случайный процесс поступления заявок 1-го и 2-го потока в СМО на обслуживание), можно найти изменения критерия эффективности функционирования и выбрать оптимальный.
Критерии эффективности функционирования СМО:
-
Вероятность отказа;
-
Относительная пропускная способность;
-
Абсолютная пропускная способность;
Принцип моделирования:
-
Вводим начальные условия: общее время работы системы, значения интенсивностей потоков заявок; число реализаций работы системы;
-
Генерируем моменты времени, в которые прибывают заявки, последовательность прихода Заявок I Заявок II, время обслуживания каждой пришедшей заявки;
-
Считаем сколько заявок было обслужено, а сколько получило отказ;
-
Рассчитываем критерий эффективности СМО.
- Тема 1. Классификация моделей.
- Тема 1. Классификация моделей.
- Основные признаки классификации моделей.
- Область использования.
- Учет в модели временного фактора.
- Способ представления модели.
- Тема 2. Классификация языков компьютерного моделирования.
- Тема 3. Этапы и цели компьютерного математического моделирования.
- Раздел 1. Задачи линейного программирования.
- Тема 1. Математическое программирование. Общий вид задач линейного программирования.
- Формулировка задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
- Найти минимальное значение линейной функции
- Тема 2. Графический метод решения задач линейного программирования.
- Примеры задач, решаемых графическим методом.
- Обобщение графического метода решения задач линейного программирования.
- Тема 3. Симплекс - метод.
- Каноническая задача лп на максимум.
- Вспомогательная задача лп.
- Алгоритм метода искусственного базиса
- Вспомогательная задача лп.
- Алгоритм метода искусственного базиса.
- Тема 4. Транспортная задача.
- 4.2 Составление опорного плана.
- 4.3 Метод потенциалов.
- Раздел 2. Теория графов.
- Тема 1. Основные понятия теории графов.
- Элементы множества V называются вершинами графа g (или узлами), элементы множества u-его ребрами. Вершины и ребра графа называют также его элементами и вместо VV и u u пишут Vg и ug.
- 1.2 Операции над графами.
- 1.3.Связность графов.
- 1.4 Эйлеровы графы.
- 1.5 Гамильтоновы графы.
- Тема 2. Поиск пути в графе.
- 2.2 Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Дейкстры).
- 2.3 .Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с произвольными весами для всех пар вершин (алгоритм Флойда).
- 2.4 Путь с минимальным количеством промежуточных вершин (волновой алгоритм).
- 2.5 Нахождение k путей минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Йена).
- Тема 3. Задачи о минимальном остове.
- 3.1 Деревья.
- 3.1 Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
- 3.1 Деревья.
- 3.1 .Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
- Раздел 3. Динамическое программирование.
- Тема 1. Метод динамического программирования.
- 1.2 Идеи метода динамического программирования
- 1.3 Выбор состава оборудования для технологической линии.
- Исходные данные для примера
- Тема 2. Задача инвестирования.
- Тема 3. Замена оборудования.
- Тема 4. Задача о загрузке.
- 4.2 Рекуррентные соотношения для процедур прямой и обратной прогонки.
- 4.3 Решение задачи о загрузке.
- Раздел 4. Системы массового обслуживания (смо). (8 часов).
- Тема 1. Основные понятия теории массового обслуживания.
- Тема 2. Простейшие смо и нахождение их параметров.
- Перечень характеристик систем массового обслуживания можно представить следующим образом:
- 2. Одноканальная смо с неограниченной очередью
- 3. Одноканальная смо с неограниченной очередью, простейшим потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
- 4. Одноканальная смо с произвольным потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
- Раздел 5. Имитационное моделирование.
- Тема 1. Простейшие задачи, решаемые методом имитационного моделирования.
- Тема 2. Основные понятия теории Марковских процессов.
- Тема 3. Метод Монте – Карло.
- Раздел 6. Прогнозирование.
- Тема 1. Основная идея прогнозирования. Методы прогнозирования
- Тема 2.Теории экспертных оценок.
- Раздел 7. Теория игр.
- Тема 1. Основные понятия теории игр.
- 1. 1 Понятие об играх и стратегиях
- Тема 2. Простейшие методы решения задач теории игр.
- Раздел 8. Элементы теории принятия решений. (2 часа).
- Основные понятия.
- Принятие решений в условиях полной неопределенности
- Принятие решений при проведении эксперимента.
- 2. Принятие решений в условиях полной неопределенности
- 2.1 Максиминный критерий Вальда.
- Критерий равновозможных состояний.
- 3. Принятие решений при проведении эксперимента.
- 3.1. Принятие решений в условиях неопределенности.
- 3.2. Использование смешанной стратегии
- 3.3. Принятие решений в условиях риска