
- •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).
Простейший поток
Поток, для которого одновременно выполняются свойства ординарности, отсутствия последействия, стационарности называется простейшим.
Простейший поток занимает центральное место в теории СМО. Для простейшего потока
,
,
имеет место пуассоновский закон распределения числа событий и показательный закон распределения интервалов между событиями.
Важность простейшего (пуассоновского) потока обусловлена следующим: согласно предельной теореме сумма большого числа независимых потоков с произвольным законом распределения интервалов между событиями стремится к простейшему с ростом числа слагаемых.
Поток Пальма
Поток Пальма характеризуется свойствами стационарности, ординарности и ограниченного последействия. Важными для практики образцами потока Пальма являются потоки Эрланга различных порядков.
Потоком Эрланга порядка называется поток, образуемый из простейшего в результате «просеивания» последнего, когда выбрасываются все точки за исключением -ой. Для такого потока закон распределения интервалов имеет вид
,
где
– интенсивность потока Эрланга, а
– интенсивность исходного потока
Пуассона. Простейший поток является
частным случаем потока Эрланга при
.
Типовые алгоритмы моделирования потоков
Общий подход для
моделирования стационарных потоков с
ограниченным последействием и заданным
заключается в следующем.
1. Формируется момент времени наступления первого события в соответствии с соотношениями
,
,
,
где
равномерно распределенная на интервале
случайная величина. Отсюда
.
2. Последующие вызывающие моменты определяются следующим образом:
,
,
,
где
,
последовательность равномерно
распределенных случайных величин на
интервале
.
Поток Пуассона.
.
Плотность
имеет вид
.
Первый интервал
распределен так же, как и остальные.
Отсюда для
,
,
.
Поток Эрланга.
.
Пусть
,
тогда
,
.
Для нахождения
требуется решать трансцендентное
уравнение
,
.
Для
интервалы времени между событиями
формируются с учетом того, что
есть сумма двух одинаково распределенных по показательному закону случайных величин с параметром . Тогда
,
,
,
– независимые значения равновероятной
случайной величины.
Если реализация достаточно
длинная, то можно положить
и существенно упростить процедуру
моделирования (исключить решение
трансцендентного уравнения), что особенно
важно при генерации потоков высших
порядков по аналогичной методике.
Нестационарный поток
Пуассона. Данный поток характеризуется
зависящей от времени интенсивностью
и законом распределения числа событий
на интервале
,
.
Во многих случаях изменения интенсивности происходят медленнее, чем интервалы между событиями. Тогда приближенно
,
.
Для моделирования
неординарных потоков событий (при
произвольном
),
кроме задания законов распределения
вызывающих моментов времени
,
необходимо дополнительно задавать
распределение количеством событий,
поступающих в рассматриваемые моменты
времени.
Сущность метода имитационного моделирования применительно к исследованию СМО. Алгоритмы генерации потоков событий (1,2,3).
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.