
- •Принятие решений в условиях неопределенности и в условиях риска
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Принятие решений в условиях риска
- •Стохастическое программирование
- •Вероятностные модели управления запасами
- •2.1. Одноэтапная модель управления запасами
- •Одноэтапная модель с учетом затрат на оформление заказа
- •Многоэтапная модель управления запасами
- •Управление запасами с учетом издержек на производство
- •3. Марковские цепи
- •Марковские цепи. Уравнение Колмогорова-Чэпмена
- •3.2 Марковские цепи с дискретным временем. Теорема о предельных вероятностях
- •3.3. Марковские цепи с непрерывным временем. Уравнения Колмогорова
- •Пуассоновский процесс
- •Простейший поток
- •Пуассоновский поток как марковский процесс. Немарковские потоки
- •Сложный пуассоновский процесс и процессы риска в страховой математике
- •Системы массового обслуживания
- •Марковские системы массового обслуживания
- •Процессы рождения и гибели. Одноканальная марковская смо с бесконечной очередью
- •Многоканальная марковская смо с ожиданием. Дисциплины взаимопомощи
- •Задача о ремонте станков
- •Немарковские модели смо
- •6. Марковские процессы принятия решений
- •6.1. Модели с конечным горизонтом планирования. Задача о замене оборудования
- •6.2. Задача о наилучшем выборе
- •Модели с бесконечным горизонтом планирования
- •7. Статистическое моделирование
- •7.1. Моделирование случайных величин
- •7.2. Моделирование случайных процессов в страховой и финансовой математике
- •Моделирование систем массового обслуживания
- •Статистический анализ данных. Методы уменьшения дисперсии
- •7.5. Метод Монте Карло марковских цепей. Метод отжига в задачах комбинаторной оптимизации
- •Приложение Сводка определений и теорем теории вероятностей и математической статистики
- •Литература
- •Оглавление
- •Глава 1. Принятие решений в условиях неопределенности и в условиях риска
- •Глава 2. Вероятностные модели управления запасами
- •Глава 3. Марковские цепи
- •Глава 4. Пуассоновский процесс
- •Глава 5. Системы массового обслуживания
- •Глава 6. Марковские процессы принятия решений
- •Глава 7. Статистическое моделирование
Задача о ремонте станков
Рассмотрим следующую
марковскую систему. Пусть имеется
станков, каждый из которых, проработав
показательно распределенное случайное
время с параметром
,
может сломаться. Таким образом, каждый
станок порождает пуассоновский поток
неисправностей с интенсивностью
,
причем все эти потоки независимы между
собой. Имеется группа из
рабочих, каждый из которых может
отремонтировать один станок за случайное
время с показательным распределением
.
Среднее время ремонта станка равно
.
Если станок сломается, а все рабочие
заняты, то станок становится в очередь
и ждет своего обслуживания.
Представим эту систему как процесс рождения и гибели и рассчитаем его характеристики. Граф состояний имеет вид
0
n
m
1
Рис. 5.5
Предполагается,
что
.
Состояния системы задаются следующим
образом:
0 – все станки работают, рабочие не заняты,
1 – один станок вышел из строя, один рабочий его ремонтирует,
2 – два станка вышли из строя, двое рабочий их ремонтируют,
. . . . . . . . .
– станков вышли из строя, все рабочие работают,
–
станков
вышли из строя,
из них ремонтируются, один стоит в
очереди,
. . . . . . . . .
– все станки вышли из строя, из них ремонтируются, остальные стоят в очереди.
В состоянии 0 все
станки работают, и поскольку любой из
них может остановиться, то плотность
перехода из состояния 0 в состояние 1
равна
.
Плотность перехода из состояния
в состояние
равна
,
так как в состоянии
работают
станков и только они могут выйти из
строя. Если система находится в состоянии
,
то плотность перехода из состояния
в состояние
равна
,
поскольку работают
рабочих. Если же
,
то число занятых рабочих равно
и плотность перехода стабилизируется
на значении
.
Особенностью данной системы является
то, что поток заявок в ней рождается
внутри системы, а не падает извне. Кроме
того, интенсивность потока зависит от
состояния системы. Такие системы
массового обслуживания называются
замкнутыми.
Обозначим . Предельные вероятности состояний данной системы имеют вид:
(5.51)
,
.
Поскольку в этой
системе любая заявка рано или поздно
будет обслужена, то относительная
пропускная способность
.
Среднее число занятых рабочих может быть вычислено по формуле
.
(5.52)
Определим абсолютную пропускную способность данной системы как среднее число станков, обслуживаемых системой в единицу времени. Т.к. интенсивность одного рабочего равна , то может быть вычислено как
.
(5.53)
Обозначим число неисправных станков . Тогда
.
Это число может
быть найдено проще из следующего
соображения. Так как среднее число
исправных станков равно
,
и каждый из них ломается с интенсивностью
,
то средняя интенсивность общего потока
неисправностей равна
.
Поскольку все эти неисправности
устраняются, то можно написать равенство
и, используя (5.53), получаем
.
(5.54)