
- •1.1.Сущность и особенности имитационного моделирования.
- •1.2.Свойства и области применения имитационных моделей.
- •1.3.Этапы имитационного моделирования.
- •1.4.Формализованная схема процесса и моделирующий алгоритм.
- •2.1.Сравнительная характеристика принципов построения имитационных моделирующих алгоритмов.
- •3.1.Имитационное моделирование как эксперимент. Метод Монте-Карло.
- •3.2.Способы генерации случайных чисел в имитационном моделировании.
- •3.3.Моделирование случайных событий в имитационном моделировании.
- •3.4.Модель выхода.
- •3.5.Модель обратной связи.
- •3.6.Основы теории планирования эксперимента.
- •3.7.Оптимизация в имитационном моделировании.
- •4.1.Оценка адекватности имитационных моделей.
- •4.2.Распределение допусков на управляемые переменные.
- •5.1.Виды и характерные особенности языков имитационного моделирования.
- •5.2.Специализированное программное обеспечение имитационного моделирования.
- •6.1.Основные компоненты и характеристики моделей массового обслуживания.
- •6.2.Роль пуассоновского и экспоненциального распределений в теории массового обслуживания.
- •6.3.Моделирование входного и выходного потоков в системах массового обслуживания.
- •6.4.Системы массового обслуживания неограниченной мощности.
- •6.5.Системы массового обслуживания ограниченной мощности.
- •6.6.Влияние числа узлов обслуживания на основные операционные характеристики системы массового обслуживания.
- •6.7.Системы массового обслуживания с приоритетами.
- •6.8.Тандемы очередей.
- •7.1.Проблемы моделирования смо.
- •7.2.Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез.
- •7.3.Модели со стоимостными характеристиками.
- •7.4.Моделирование предпочтительности уровня обслуживания.
6.5.Системы массового обслуживания ограниченной мощности.
Для модели (М/М/1):(GD/N/∞) используются следующие формулы расчета параметров:
где
- вероятность того, что требование не
может присоединиться к очереди;
- эффективная
частота, которая учитывает действительно
допускаемые в систему требования в
единицу времени.
Параметр
определяется:
;
Для модели (М/М/c):(GD/N/∞) используются следующие формулы расчета параметров:
где
- среднее количество «простаивающих»
обслуживающих узлов, а
.
Кроме того
целесообразно рассчитать коэффициент
загруженности системы по формуле
.
6.6.Влияние числа узлов обслуживания на основные операционные характеристики системы массового обслуживания.
Уменьшить среднюю продолжительность нахождения прибывших заявок в очереди можно, если увеличить число обслуживающих узлов. Проанализируем, как повлияет это мероприятие на изменение продолжительности ожидания заявок в очереди:
Увеличивается количество обслуженных заявок;
Уменьшается средняя длина очереди, а так же среднее время ожидания в очереди;
Уменьшается длина очереди.
Проанализируем, как повлияет это мероприятие на обслуживающие узлы:
Соответственно увеличивается емкость обслуживающих узлов;
Увеличивается количество занятых устройств;
Увеличивается коэффициент использования.
Увеличение количества обслуживающих устройств может как и улучшить работу модели так и ухудшить, следовательно, если при увеличении обслуживающих узлов появляются отрицательные характеристики следует уменьшить число обслуживающих устройств.
6.7.Системы массового обслуживания с приоритетами.
Предполагается, что у входа в блок обслуживания формируются несколько очередей, в каждой из которых заявки имеют различные уровни предпочтения. Считается что первая очередь – обладает наивысшим приоритетом, а последняя – самым низким приоритетом. Частоты поступления заявок и продолжительность их обслуживания неодинаковы. Дисциплина очереди – ПЕРППО. Обслуживание может осуществляться по одному из правил:
1. правило прерывания – начатое обслуживание может прекращаться при поступлении заявки с более высоким приоритетом.
2. правило без прерывания (NPRP) – начатая процедура обслуживания доводится до конца даже если поступает заявка с высшим приоритетом.
Рассматриваются одноканальные и многоканальные модели. В первом случае входной поток является Пуассоновским, а распределение продолжительности обслуживания произвольного вида. Во втором случае входные и выходные потоки – Пуассовонские.
а) Одноканальные
системы
.
-
произвольная функция распределения
продолжительности обслуживания из i-ой
очереди со средней величиной
и дисперсией
.
Для произвольной очереди:
;
;
;
;
;
где
k=1…m;
S0=0.
Среднее время пребывания клиента в очереди не зависит от приоритета, к-ым он обладает.
,
где
;
б) Многоканальные
системы
.
Для производной очереди:
;
где S0=0;