- •Определение средней интенсивности трафика. Единица измерения интенсивности трафика.
- •Измерения трафика. Диаграмма Ганта. Нахождение объема пропущенного трафика. Средняя интенсивность трафика.
- •Нормальная оценка интенсивности трафика.
- •4. Диаграмма Кивиата для телефонной линии.
- •5. Как определяется объем трафика и интенсивность трафика?
- •2) Пусть в течение времени т фиксируются длительности ti всех n занятий выходов некоторого пучка, тогда трафик определяют так:
- •6. Программы для мониторинга сетей. Функции и возможности.
- •7. Основные понятия модели потоков событий ( стационарность, последействие, ординарность, интенсивность потока, параметр потока).
- •8 Что такое пуассоновский поток? Перечислите его свойства, параметры.
- •9 Определение примитивного потока
- •20 Примеры самоподобных процессов.
- •21. Основные принципы моделирования потока событий.
- •23. Распределение Вейбулла: математическое ожидание, дисперсия, абсолютные моменты, центральные моменты.
- •24. Самоподобные (фрактальные) модели трафика.
- •25. Поток Эрланга первого, второго и третьего порядка.
- •26. Примеры простейших самоподобных процессов.
- •27. Понятие фрактала. Основное свойство фракталов. Виды фракталов.
- •28. Нормированное фрактальное броуновское движение с параметром Херста.
- •29. Фрактальный гауссовский шум.
- •30. Генерирование потока событий с равномерным распределением интервала между событиями.
- •31. Генерирование потока событий, распределенных по закону, отличному от равномерного.
- •32. Модели потоков событий. Метод удачного случайного приращения.
- •33. Модели потоков событий. Метод случайного смещения промежуточных точек
- •34. Модели систем массового обслуживания.
- •35. Задачи анализа и проектирования телекоммуникационных сетей и систем
- •36. Понятие масштабной модели, её назначение и возможности. Анализ недостатков данной модели
- •37. Физическая модель сети типа прототип, её назначение и возможности. Анализ недостатков данной сети.
- •41. Формула Литла для определения среднего числа заявок в системе.
- •45. Смо с полнодоступными и неполнодоступными серверами.
- •47. Анализ механизма приоритетного обслуживания (в лекциях тема 7).
- •46. Анализ работы смо без приоритетов.
- •48. Виды различных дисциплин обслуживания требований.
- •49. Определение среднего времени ожидания в очереди для меченного требования
- •50. Определение консервативной смо. Формула для определения взвешенной суммы времени ожидания в очереди
- •51. Имитационные модели смо, основные задачи построения программы имитации
- •52. Условия, накладываемые на быстродействие алгоритмов имитации
- •68. Непрерывные цепи Маркова.
- •69.Анализ системы «гибели-размножения». Графическая интерпретация процессов переходов в непрерывной цепи Маркова.
- •70. Диаграмма интенсивностей переходов для непрерывной цепи Маркова.
- •71.Уравнения равновесия или баланса.
- •72. Анализ системы массового обслуживания типа m/m/1, диаграмма интенсивностей переходов в этой системе.
- •73 Стационарное распределение вероятностей состояний в системе m/m/1, зависимость среднего времени пребывания в системе в зависимости от коэффициента использования (нагрузки).
- •75. Сравнение характеристик качества обслуживания двухсерверной системы с односерверной.
- •81. Анализ характеристик качества обслуживания системы.
- •85.Модель Энгсета. Схема m-серверной системы с полными потерями
- •86. Диаграмма интенсивностей переходов для m-серверной системы с полными потерями, соответствующей модели Энгсета
- •90 Система с самоподобным входным потоком и детерминированным временем обслуживания
- •91 Расчет основных характеристик системы с самоподобным входным потоком и детерминированным временем обслуживания.
- •92 Анализ телекоммуникационных систем.
- •93. Расчет необходимого числа соединительных линий.
- •95. Анализ сетей массового обслуживания.
- •96 Марковские сети без потерь
- •97 Пример замкнутой сети с тремя узлами. Диаграмма переходов для этой сети.
- •98 Сети с блокировками (потерями). Метод Ли.
- •99. Сравнительный анализ расчетов соединительных линий
- •100 Анализ многозвеньевых коммутационных схем
34. Модели систем массового обслуживания.
Базовыми составляющими, определяющими математическую модель СМО, являются описания входного потока требований и обрабатывающих их серверов. В общем случае, требование, поступившее в систему и заставшее все серверы занятыми, помещается в специальный накопитель — очередь. Размер этого накопителя, определяющий максимально возможную длину очереди, может быть различным. В предельных случаях он может быть равным бесконечности, тогда все поступающие требования принимаются системой, или равным нулю, тогда все требования, поступившие при занятых серверах, будут отброшены системой, или, как принято говорить, заблокированы. В промежуточном случае, при конечной максимальной длине очереди, часть требований, заставших все серверы занятыми, будут помещены в свободное пространство накопителя, и только если накопитель окажется полным, требования окажутся заблокированными.
Схематично структуру СМО можно отобразить каскадным соединением накопителя и пула серверов (рис. 3.1).
На вход накопителя поступает входной поток требований, математическая модель которого задается. Каждой модели входного потока принято ставить в соответствие условное обозначение. Например, для пуассоновского потока такое обозначение состоит из единственной буквы М, в честь математика Маркова, который построил исчерпывающую теорию случайных процессов и систем с памятью. Пуассоновский поток является простейшим случаем марковских процессов.
Серверы рассматриваемой СМО должны быть описаны с помощью задания распределения вероятности длины интервала времени, расходуемого на обслуживание одного требования. Таким образом, математическая модель сервера — это случайная величина, определяющая время обработки требования (события). В зависимости от функции распределения вероятности серверы классифицируются наподобие входным процессам и получают такие же символические обозначения. Например, сервер с экспоненциальной плотностью вероятности для времени обслуживания будет обозначаться также буквой М, отмечая марковский характер потока освобождений сервера. Количество серверов в системе играет принципиальную роль и отмечается целым числом. Тройку основных условных обозначений (тип входного потока, время обслуживания в сервере, число серверов) объединяют в одно условное обозначение типа системы массового обслуживания через слэш (slash). Например, М/М/1. Такое обозначение СМО говорит о том, что входной поток системы— марковский (пуассоновский), время обслуживания в сервере имеет экспоненциальное распределение и в системе один такой сервер. Условное обозначение, которое здесь приведено, было впервые предложено Кендалом и может кроме указанных трех основных обозначений содержать дополнительные. Эти дополнительные символы указываются после трех основных через двоеточие и могут обозначать особенности системы: a/b/c:d/e/f.
Используется трех -, четырех -, шести – компонентное символическое обозначение системы массового обслуживания, предложенное Кендаллом (Candall) и развитое в работах Г.П.Барашина.
a/b/c :d/e/f
a – распределение поступающего потока запросов.
b – закон распределения времени обслуживания.
Типовые условные обозначения:
М – экспоненциальное (Марковское) распределение,
D – детерминированное распределение,
Ek – эрланговское распределение k-го порядка,
HMk – гиперэкспоненциальное,
HEk – гиперэрланговское распределение порядка k,
GI – произвольное распределение независимых промежутков между заявками,
G – произвольное распределение длительностей обслуживания.
c – структура системы обслуживания (обычно число серверов).
d – дисциплина обслуживания (параметры после двоеточия иногда опускают).
Обычно используется сокращенное символическое обозначение, например FF вместо FIFO, LF, PR и т.п.
e – максимальное число запросов, воспринимаемое системой, может употребляться символ .
f – максимальное число запросов к системе обслуживания.
В некоторых публикациях последними символами отражают качественные характеристики системы обслуживания. Некоторые общие результаты и основы математического аппарата, необходимого для анализа можно получить, рассматривая системы G/G/m.
