- •1. Понятие системы
- •3.Аналогия. Связь с понятием «система»
- •5.Черный ящик. Основная проблема моделирования.
- •9.Виды математического моделирования. Примеры
- •11. Получение случайных чисел, подчиняющихся экспоненциальному закону
- •10.Получение случайных чисел с произвольным законом распределения методом обратных функций
- •8.Классификация видов моделирования
- •6. Общая схема моделирования
- •4. Взаимосвязь эксперимента и модели.
- •2. Моделирование как метод научного познания.
- •13. Методы получения равномерно распределенных случайных чисел.
- •15. Общие свойства программных датчиков псевдослучайных чисел
- •17.Мультипликативный конгруэнтный метод получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел
- •19. Программный датчик randu. Общая характеристика, принцип работы, особенности
- •21. Требования к базовому датчику. Проверка их соблюдения.
- •4. Простейшие проверки
- •23. Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по критериям согласия
- •23.Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по критериям согласия
- •22. Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по ее числовым характеристикам.
- •20. Имитация случайных величин и процессов
- •18. Смешанный и аддитивный конгруэнтный методы получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел. Методы увеличения периода датчика
- •16. Конгруэнтные методы получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел
- •14. Метод середины квадрата. Общая характеристика, основные недостатки. Требования к функции рекуррентной формулы
- •24. Проверка независимости чисел в псевдослучайной последовательности. Критерий автокорреляции.
- •26. Получение случайных чисел с произвольным законом распределения методом отбора
- •30. Понятие системы массового обслуживания, назначение, общая характеристика, разновидности, примеры.
- •32.Цели и методы моделирования систем массового обслуживания.
- •34. Уравнения Колмогорова для одноканальной системы массового обслуживания с отказами.
- •28.Получение случайных чисел, подчиняющихся закону Вейбулла
- •35. Имитационное статистическое моделирование смо.
- •33. Основы моделирования систем массового обслуживания. Поток событий. Свойства потоков событий.
- •31.Классификация систем массового обслуживания
- •27. Моделирование нормально распределенной случайной величины
- •25. Проверка независимости чисел в псевдослучайной последовательности. Критерий разностей
- •29.Распределение хи-квадрат .
33. Основы моделирования систем массового обслуживания. Поток событий. Свойства потоков событий.
СМО считается заданной, если определены:
1) закон распределения, характеризующий моменты времени поступления требований в систему.
2) система обслуживания, состоящая из накопителя и узла обслуживания.
3) время обслуживания требования каждым прибором, которое является случайной величиной и характеризуется некоторым законом распределения;
4) дисциплина ожидания, т. е. совокупность правил, регламентирую-
щих количество требований, находящихся в один и тот же момент времени в
системе.
5) дисциплина обслуживания, т. е. совокупность правил, в соответст-
вии с которыми требование выбирается из очереди для обслуживания.
6) дисциплина очереди, т.е. совокупность правил, в соответствии с ко-
торыми требование отдает предпочтение той или иной очереди (если их не-
сколько) и располагается в выбранной очереди.
Поток событий – последовательность однотипных ситуаций, наступающих одна за другой в случайные моменты времени (пример, поток отказов и поток восстановлений, поток вызовов на телефонной станции, поток покупателей в магазине).
Поток событий можно наглядно изобразить рядом точек на оси времени
Рис.2. Изображение потока событий на оси времени
Характеристики потоков событий:
Интенсивность
потока событий
(
)
– это среднее
число событий, приходящееся на единицу
времени.
Регулярность, поток называют регулярным если события следуют одно за другим через равные промежутки времени
стационарность, поток называется стационарным, если его вероятностные характеристики не зависят от времени.
Отсутствие
последствия, поток
называется потоком без последствия,
если для любых двух непересекающихся
отрезков
и
число событий, попадающих на один из
отрезков, не зависит от числа событий,
попадающих на др.
Ординарность, поток событий называется ординарным, если события в нем появляются поодиночке, а не группами по нескольку сразу.
Поток событий наз-ся простейшим (или стационарным пуассоновским), если он обладает сразу 3-мя следующими свойствами: стационарность, ординарность, отсутствие последствия.
Простой поток – обязательное понятие для аналитического моделирования.
Δt – интервал между соседними событиями при простом потоке имеет экспоненциальное распределение.
f
(Δt)=λe
,
Δt>0
Простой поток - нерегулярен!
Число событий N за Δt подчиняется закону Пуассона:
PN=K
= (λ*Δt)
/K!
* e
Вероятность непоявления ни одного события (K=0):
PN=e
Противоположное событие:
PN ≥ 1=1-e
31.Классификация систем массового обслуживания
СМО – совокупность приборов, устройств (каналов обследования), технических и экономических объектов, предназначенных для выполнения заявок (требований) на обслуживание. Предполагается, что требования поступают в случайные моменты времени.
Разновидности (классы):
- СМО с отказом
- СМО с очередью (с ожиданием): с ограниченной очередью или с приоритетом.
В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем не обслуживается.
В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной.
СМО с очередями подразделяются на разные виды в зависимости от того, как организована очередь – ограничена или не ограничена. Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания, «дисциплины обслуживания». Например, СМО: 1) СМО с нетерпеливыми заявками (длина очереди и время обслуживания ограничено); 2) СМО с обслуживанием с приоритетом, т.е. некоторые заявки обслуживаются вне очереди и т.д.
открытые СМО
замкнутые СМО.
В открытой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии сама СМО (сколько каналов занято). В замкнутой СМО – зависят. Например, если один рабочий обслуживает группу станков, время от времени требующих наладки, то интенсивность потока «требований» со стороны станков зависит от того, сколько их уже исправно и ждет наладки.
