
- •Введение
- •1. Основы исследования систем и принятия решений
- •1.1. Постановка задач принятия решений и разработка моделей
- •1.2. Классификация математических моделей и методов принятия решений
- •1.3. Принятие решений в условиях определенности при векторном критерии
- •Способ 5
- •1.4. Принятие решений в условиях риска и неопределенности
- •1.5. Программное компьютерное обеспечение исследования транспортных систем
- •2. Построение математических моделей
- •2.1. Детерминированные модели
- •2.1.1. Решение систем линейных уравнений
- •2.1.2. Решение систем нелинейных уравнений
- •2.1.3. Численное интегрирование
- •2.1.4. Вычисление специальных функций
- •2.1.5. Сортировка чисел (символов)
- •Программа сортировки по индексам
- •Программа сортировки по методу "пузырька"
- •2.2. Стохастические модели
- •2.2.1. Исследование распределения случайных величин
- •1) Критерий хи - квадрат (Пирсона)
- •2) Критерий Романовского
- •3) Критерий Колмогорова
- •Ринунок 2.13 – Эмпирическая (1) и теоретическая (2) функции распределения
- •4) Критерий Мизеса-Смирнова
- •2.2.2. Генерация случайных чисел по различным законам распределения
- •2.2.3. Интервальная оценка параметров и определение интервалов распределения случайных величин
- •2.2.4. Исследование статистических зависимостей между случайными величинами
- •2.2.5. Исследование временных рядов
- •2.2.6. Системы массового обслуживания
- •1) Аналитическое исследование систем массового обслуживания
- •2) Статистическое имитационное моделирование
- •3. Оптимизационные задачи и методы их решения
- •3.1. Безусловная оптимизация для одномерной унимодальной целевой функции
- •3.2. Многомерная безусловная оптимизация
- •3.3. Оптимизация при наличии ограничений
- •3.4. Задача линейного программирования
- •3.5. Отыскание кратчайших расстояний и путей между пунктами транспортной сети. Кратчайшая связывающая сеть
- •3.6. Транспортная задача линейного программирования
- •3.7. Одномерная задача динамического программирования
- •3.8. Эвристические методы решения транспортных задач
- •3.8.1. Маршрутизация перемещения ресурсов помашинными отправками
- •3.8.2. Маршрутизация перемещения мелких партий ресурсов
- •3.9. Задачи дискретной оптимизации
- •3.9.1. Целочисленная задача линейного программирования
- •3.9.2. Задача о назначениях
- •3.9.3. Задача о ранце (рюкзаке)
- •3.9.4. Задача о коммивояжере
- •3.10. Задачи упорядочения и согласования
- •3.11. Состязательные задачи
- •3.1. Основная литература
- •3.2. Дополнительная литература
- •Приложение 1. Компьютерная программа принятия решений в условиях риска и неопределенности
- •Приложение 2. Компьютерная программа исследования распределения случайных величин
- •Приложение 3. Компьютерная программа однофакторного корреляционно-регрессионного анализа
- •Приложение 4. Компьютерная программа проведения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа
- •Приложение 5. Компьютерная программа выравнивания динамического ряда многочленом ряда фурье
- •Приложение 6. Компьютерная программа решения задачи линейного программирования симплекс-методом
- •Приложение 7. Компьютерная программа отыскания кратчайших расстояний между пунктами транспортной сети
- •Приложение 8. Компьютерная программа решения транспортной задачи линейного программирования
- •Приложение 9. Компьютерная программа разработки сборочно-развозочных маршрутов на основе метода кларка-райта
- •Приложение 10. Компьютерная программа расчета параметров сетевого графика
- •Приложение 11. Компьютерная программа решения игровой задачи двух сторон на основе алгоритма брауна
- •Учебное издание
- •По дисциплине "Математические модели в транспортных системах" для студентов специальностей 1-44 01 01, 1-44 01 02
- •Подписано в печать .04.2006
- •220013, Г. Минск, проспект Независимости, 65.
1) Аналитическое исследование систем массового обслуживания
Многоканальная разомкнутая система массового обслуживания
В качестве примера рассматривается многоканальная СМО с простейшим потоком требований и экспоненциальным распределением времени их обслуживания (рисунок 2.16). Система с ожиданием и без приоритетов требований и каналов друг перед другом.
Каналы
1
Очередь 2
Входящий ... Выходящий
поток поток
n
Рисунок 2.16 – Схема многоканальной разомкнутой системы массового обслуживания
Поток требований на обслуживание характеризуется средней интенсивностью L (с-1, мин-1, ч-1 , сут-1) и имеет пуассоновский закон распределения. Доказано, что в этом случае интервалы между поступлениями требований распределены по экспоненциальному закону распределения. Длительность времени обслуживания требования характеризуется средней величиной tобс (потоком обслуживания v=1/tобс). Число каналов в системе – n.
Основные показатели функционирования многоканальной разомкнутой системы массового обслуживания рассчитываются по формулам:
вероятность того, что все каналы обслуживания свободны
,
где x = L tобс – приведенный поток, физическая сущность которого – число каналов, необходимое для обслуживания требований при детерминированных их потоке и времени обслуживания. Должно соблюдаться условие x < n ;
вероятность того, что в системе находится ровно k требований
вероятность того, что все каналы заняты
;
вероятность того, что занято ровно n каналов
вероятность того, что время ожидания требованием начала обслуживания toж меньше или больше tз
или
;
среднее число незанятых каналов обслуживания
;
среднее число требований, простаивающих в очереди на обслуживание
;
среднее число требований на обслуживании
;
средняя
длительность времени ожидания требованиями
начала обслуживания
.
Многоканальная замкнутая система массового обслуживания
В качестве примера рассматривается многоканальная СМО с числом каналов n и числом источников, генерирующих требования, m (рисунок 2.17). При этом поток требований, создаваемый одним источником, простейший. Длительность времени обслуживания требований в канале имеет экспоненциальное распределение. Система с ожиданием и без приоритетов требований и каналов друг перед другом.
Поток требований, генерируемых одним источником во время нахождения его вне системы обслуживания, характеризуется средней интенсивностью λ (с-1 , мин-1, ч-1, сут-1). Обратная величина λ является средней продолжительностью времени до последующего поступления требования от обслуженного источника (средний период до возврата в систему на обслуживание).
Время обслуживания характеризуется средней величиной tобс или потоком обслуживания =1/tобс.
Основные показатели функционирования многоканальной замкнутой системы массового обслуживания рассчитываются по формулам:
вероятность того, что все каналы обслуживания свободны
;
1
– источники
требований
6
Входящий Очередь Выходящий – обслуживающие каналы
поток 2 поток
1
3 4 5 2 … 7
n
m, …
Рисунок 2.17 – Схема многоканальной замкнутой системы массового обслуживания
x= λ tобс или х= λ/ – приведенный поток от одного источника требований при детерминированных потоке и времени обслуживания;
вероятность того, что в системе обслуживания находится ровно k требований
;
среднее число незанятых каналов обслуживания
;
среднее число требований, простаивающих в очереди на обслуживание
;
среднее число требований, находящихся на обслуживании
Mобс = nз ; nз = n - no.
Для одноканальной замкнутой СМО (n=1) имеют место следующие зависимости:
вероятность
того, что все каналы свободны
;
средняя продолжительность ожидания требованием начала его обслуживания tожт=tобс(m/(1-po)- 1)-1/х;
средняя продолжительность простоя канала в ожидании очередного требования на обслуживание tожк = potобс /(1-po );
вероятность того, что канал занят pз = 1 - pо .