
- •1.О задачах тмо
- •Области применения тмо
- •2.Сведения из теории вероятностей
- •Показательный закон
- •Закон Пуассона
- •Биномиальный закон
- •3.Основные понятия и допущения в тмо
- •Допущения в тмо:
- •4. Понятие о пгр, стационарное решение и его интерпретация Определение.
- •Постановка задачи Эрланга для пгг
- •Свойства :
- •1. Неотрицательность: ;
- •2. Нормировочные условия:
- •6. Простейший поток вызовов
- •7.Свойства показательного распределения разговора
- •Теорема(Свойство показательного закона):
- •Замечания:
- •8.Марковость в задаче Эрланга
- •3 Фактора, определяющих :
- •9.Выходящий поток из непрерывно загруженной со
- •10.Линейные части вероятностей для трех потоков событий в системах с отказом
- •11. Процессе гибели и размножения (пгр) и стационарное решение для систем с отказом
- •12.Показатели эффективности для систем с отказом
- •13.Оптимальное число линий в системах с отказом
- •14.Бесконечный пучок и его практические приложения
- •Приложения:
- •15.Упорядоченный пучок линий
- •16.Упорядоченный пучок групп линий
- •17.Пгр и стационарное решение для систем с ожиданием
- •18.Поведение очереди в системах с ожиданием
- •19.Распределение времени ожидания в системе с ожиданием
- •20.Показатели эффективности систем с ожиданием
- •21. Расчет числа линий в системах с ожиданием (число испытательных стендов, оптимизационный подход)
- •Алгебраический подход
- •Оптимизационный подход
- •22. Практические приложения модели систем с ожиданием (расчет объема памяти илм, оптимальная интенсивность пополнения запаса товаров)
- •23. Модель, пгр, стационарное решение и распределение времени ожидания в системах с ограниченной очередью
- •24.Показатели эффективности соч
- •25.Оптимальное число линий в соч (на примере расчета оптимального размера максимального запаса товара при задалживании спроса)
- •26. Модель замкнутой со
- •I. Исходные данные
- •II. Названия со.
- •III. Состояния со.
- •27. Пгр и стационарное решение для замкнутых систем
- •28. Показатели эффективности замкнутых систем
- •29. Оптимальное число линий в замкнутых системах (на примере..)
- •30.Практические приложения модели замкнутых систем (Выбор..)
1.О задачах тмо
ТМО – один из разделов теории вероятностей в области её практического применения. По сути – это теория очередей. Название ТМО дал академик Хинчин.
Эрланг
– основоположник теории. Свой вклад в
становление ТМО сделали Пальм (шведский
математик), Хинчин, Марков, Колмогоров.
Первоначально в качестве системы обслуживания (СО) рассматривалась АТС.
Количество линий связи конечно. Количество вызовов и длины разговоров – случайные величины.
Если
свободная линия, то поступивший вызов
ее занимает. Если в момент поступления
вызова все линии заняты, то его дальнейшая
«участь» зависит от типа СО.
Типы СО:
СО с отказом (потерей)
СО с ожиданием
Смешанные СО (пример: системы с ограниченной очередью (числом мест ожидания), m – максимально допустимый размер очереди. Вызов ставится в очередь, если длина очереди меньше m, получает отказ, если равно m).
Бесконечный пучок ( n=
, нет ни отказов, ни ожиданий, возможно в теории)
Основные задачи ТМО:
Нахождение стационарного решения - вероятностей отдельных состояний СО в установившемся режиме независимо от времени.
Состояние СО на момент
времени t:
.
-количество вызовов в СО на момент t
- случайный процесс.
- случайная величина,
стационарный процесс.
Нахождение показателей эффективности функционирования данной СО.
Показатели: -абсолютные
-относительные (Коэффициенты-средняя доля абсолютного показателя, коэффициент обслуживания, коэффициент занятого времени.)
Для СО с отказом основным
показателем является
(вероятность отказа, вероятность застать
все линии занятыми).
Для СО с ожиданием -
- время ожидания (непрыревная,
)
(ищем функцию распределения
).
Показатель эффективности
- среднее время ожидания. Для дискретной
случайной величины
(длины очереди)
-
средняя длина очереди.
Для смешанных СО -
,
,
.
В СО, где допускаются очереди, ищут условия, при которых очередь ведет себя естественным образом (не растет до бесконечности), т.е. СО справляется с обслуживанием.
Расчет рационального числа линий (n) в данной СО. 2 точки зрения:
а) С точки зрения
вызовов, так как
,
чем больше число линий, тем лучше.
б) с т. зрения самой СО
n не должно быть чрезмерно большим (иначе
будут простои+неэффективная работа)
необходим
поиск «золотой середины», чтобы показатели
эфф-ти СО были наилучшими.
Примеры: 1. выбор числа продавцов или касс в торговых предприятиях
расчет числа причалов в порту, посадочных полос на аэродроме
расчет количества оборонительных средств
расчет запаса товара в магазине для бесперебойн. снабжения насел. этим тов.
Области применения тмо
экономика и организация производства. 2. Транспорт. 3. Техника (теория надежности). 4. военное дело. 5. естествознание (ядерная физика, биология).
2.Сведения из теории вероятностей
Законы распределения с.в. в ТМО
Показательный закон
- с.в., непр., >0
,
0<a<
,
a – параметр показательного закона
>t}=
Замечание:
1)
- длина разговора распр по показ закону
2) а – темп убывания
,
-эластичность функции f(t)