- •Оценка дискретной случайной величины (вероятности события)
- •Другие признаки классификации смо:
- •Простейший поток
- •Поток Пальма
- •Типовые алгоритмы моделирования потоков
- •I.Генерация входных потоков
- •2.Ограниченное последействие–отсутствие последействия
- •3. Ординарность–неординарность
- •4.Стационарность – нестационарность
- •Гибридные автоматы (га)
- •Субъекта область или область моделирования (Scope);
- •Целей моделирования (Purpose);
- •Точки зрения на модель (Viewpoint).
Другие признаки классификации смо:
По отсутствию или наличию возможности ожидания заявок в очередях выделяют: СМО с отказами; СМО с ожиданием; СМО смешанного типа, имеющие ограничения на время ожидания или на размеры очереди.
По количеству параллельно включаемых элементарных приборов обслуживания различают одноканальные и многоканальные СМО.
По числу этапов – фаз обслуживания заявок входного потока, реализуемых при последовательно включенных элементарных приборах обслуживания, выделяют однофазные и многофазные СМО.
По наличию специальных правил обслуживания различают СМО с приоритетными дисциплинами и бесприоритетными дисциплинами обслуживания (типа FIFO, LIFO).
Для определения СМО применяется специальная символика:
где
– вид входного потока заявок или
распределения интервалов между ними;
– вид потока обслуживания или распределения
длительности обслуживания;
– количество обслуживающих каналов;
– предельная длина очереди (
).
Символы и/или принимают различные обозначения и определяют вид входного потока и потока обслуживания:
– поток является пуассоновским и
интервалы времени между заявками
(событиями) имеют экспоненциальное
распределение.
– поток является детерминированным
и интервалы времени между событиями
постоянны;
–
поток является эрланговским (
-го
порядка) и интервалы времени между
заявками имеют распределение Эрланга
(
-го
порядка);
– поток общего вида с произвольным
законом распределения интервалов
времени между заявками (событиями).
Аналитической моделью СМО называется совокупность уравнений и формул, позволяющих определять вероятности состояний системы в процессе ее функционирования в зависимости от времени и рассчитывать значения показателей эффективности по заданным параметрам входящего потока и потоков каналов обслуживания.
Рассмотрим
пример построения такой модели для
марковской одноканальной СМО с отказами
типа
.
Одной из возможных интерпретаций
такой системы массового обслуживания
является одноканальная телефонная
линия.
На вход системы поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью
,
– средний интервал времени между
входящими заявками.
Каждая
поступившая заявка обслуживается в
течение времени
(длительность разговора), распределенного
по показательному закону. Интенсивность
пуассоновского потока обслуживания
равна
.
– среднее время обслуживания заявки.
Требуется
по известным значениям
,
определить вероятность обслуживания
заявки в любой момент времени
,
вероятность отказа в обслуживании
,
относительную
и абсолютную
пропускные способности системы.
При построении аналитических моделей СМО на основе уравнений Колмогорова используют визуальное представление системы в виде графа с вершинами, отвечающими состоянием СМО, и дугами, соответствующими разрешенным переходам.
Графы состояний и переходов для систем массового обслуживания М/М/1/0
СМО вида может находиться в одном из двух состояний:
– канал обслуживания свободен;
– канал обслуживания занят.
Для любого момента
времени
,
.
Интегрирование последнего
уравнения при начальном условии
дает решение
,
где C-константа. С учетом начальных условий можно получить
,
,
.
Зависимости
вероятностей пребывания СМО в состояниях
и
от времени
Вероятность
обслуживания заявки, поступившей в
момент времени
равна
,
вероятность отказа в обслуживании равна
,
относительная пропускная способность
системы равна
,
абсолютная пропускная способность
равна
.
При
СМО переходит в установившейся режим
работы
,
.
Сущность метода имитационного моделирования применительно к исследованию СМО. Потоки событий и их характеристики (1,2,3,7).
Реализация технологий имитационного моделирования применительно к задачам исследования СМО предполагает:
построение алгоритмов и программных модулей, вырабатывающих реализации случайных потоков однородных и неоднородных событий – «генераторов» источников;
построение моделирующих алгоритмов и программных модулей, описывающих функционирование отдельных элементов, а также СМО в целом в соответствии с ее структурой и внутренними параметрами;
многократное воспроизведение входных потоков и общего процесса обслуживания, а также обработку получаемых данных в интересах оценки показателей эффективности данного типа СМО.
Элементы СМО разделяют на активные, пассивные и активно-пассивные.
Активными элементами называются такие, смена состояний которых обусловлена только их внутренними свойствами.
Пассивными называются такие элементы, которые изменяют свои свойства только под воздействием активных элементов, а, в общем случае, любых внешних факторов.
Активно-пассивными элементами называются такие, которые в одном из своих возможных состояний являются активными, а в других – пассивными.
Активные элементы – источники заявок.
Пассивные элементы – накопители заявок.
Активно-пассивные элементы – каналы обслуживания заявок.
