
- •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.Показатели полноты загрузки со для входящего потока
- •14.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..)
6. Простейший поток вызовов
Поток вызовов –
с.п.
Первое определение простейшего потока:
Поток вызовов называется простейшим, если выполняются 3 условия:
- марковский;
Вероятность поступления ровно k вызовов в промежутке времени длиной t не зависит от начального момента этого промежутка (условие стационарности);
, k = 0,1,…;
,
- параметр простейшего потока.
Эти 3 условия однозначно характеризуют структуру простейшего потока с точностью до параметра .
Комментарии к условиям:
Условие 1. Марковость означает отсутствие последействия.
Условие 2. Промежуток t может быть расположен в любом месте временной оси.
~
-равносильны,
один и тот же закон распределения.
Если для марковского процесса выполняется условие 2, то он стационарен.
Условие 3.Число вызовов
в промежутке длины t распределено по
закону Пуассона с параметром
.
Следовательно: а)
среднее число вызовов в промежутке
длины t.Коэф.пропор
б)
вероятность
конечного числа вызовов;
(невозможность события)
– Кривая Пуассона
-го
порядка.
Два простейших потока могут
отличаться
друг от друга только значением
параметра.
Интенсивностью
стационарного потока называется среднее
число вызовов, поступающих за промежуток
времени единичной длины
.
Применение: Среднее
число вызовов в промежутке пропорционально
длине этого промежутка, причем
является коэффициентом пропорциональности.
Доказательство: Пусть
,
разобьем на промежутки единичной длины:
рисуем.
ч. т. д.
Свойства простейшего потока:
A)
Доказательство
(2 варианнта):
B)
Средняя длина промежутка между
последовательными вызовами равна
(
)
Расчет
или
для простейшего потока:
Наблюдаем за случайной величиной
Регистрируем реальные значения этой величины:
―результат iого наблюдения (в iый промежуток ед. длины)
Среднее арифметическое этих наблюдений:
Второе определение простейшего потока:
Поток вызовов называется простейшим, если для него выполняется следующее:
- марковский;
- последовательность независимых случайных величин;
- длина промежутка времени между моментами поступления i-1 и i вызова.
Все
одинаково распределены по одному и тому же закону,
для
.
Интенсивность
простейшего потока совпадает с
параметром
).
.
Замечания:
Можно проверить, что оба определения простейшего потока равносильны.
2. Хинчин: простейшим является поток, который складывается из достаточно большого числа отдельных (частных) потоков, поступающих из независимых источников.
Примеры простейших потоков:
Поток вызовов на АТС;
Поток судов, прибывающих в данный порт;
Поток поломок (телевизоров).