
- •Лекция №1 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •1. Информационные процессы и конфликты обслуживания
- •2. Основные определения теории систем массового обслуживания
- •3. Модели потока требований
- •1. Информационные процессы и конфликты обслуживания
- •2. Основные определения теории систем массового обслуживания
- •3. Модели потока требований
- •Лекция №2 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •1.Математическое введение в теорию цепей Маркова
- •1.Математическое введение в теорию цепей Маркова
- •Лекция № 3 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •1.Непрерывные цепи Маркова.
- •2.Анализ систем массового обслуживания с марковскими потоками требований. Система м/m/1. Анализ
- •1.Непрерывные цепи Маркова.
- •Система м/m/1. Анализ.
- •По дисциплине “Теория распределение информации»
- •1. Система с несколькими серверами: m/m/m
- •2.Система обслуживания с m серверами явными потерями: m/m/m/Loss
- •1. Система с несколькими серверами: m/m/m
- •2.Система обслуживания с m серверами явными потерями: m/m/m/Loss
- •Лекция №5 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •1.Система типа m/m/m:m
- •2. Вероятность занятия серверов
- •1.Система типа m/m/m:m
- •2. Вероятность занятия серверов
- •Лекция №6 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •Лекция №7 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •Срс 1 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •1 .Классификация потоков.
- •Нестационарный пуассоновский поток.
- •Примитивный поток.
- •Поток с ограниченным последействием.
- •Поток Эрланга
- •2.Поток освобождения серверов
- •Срс 2 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •Классификация систем массового обслуживания.
- •Формула Литтла (Little).
- •Наименование темы: Стационарные вероятности рк для смо типа м/м/1.
- •Срс 4 по дисциплине “Теория распределение информации» Наименование темы: Cистема с конечным накопителем: m/m/1:n
- •Срс 5 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •Срс 6 по дисциплине “Теория распределение информации»
- •Срс 7 по дисциплине “Теория распределение информации»
Лекция №5 по дисциплине “Теория распределение информации»
Наименование темы: Анализ систем массового обслуживания с марковскими потоками требований
1.Система типа m/m/m:m
2. Вероятность занятия серверов
1.Система типа m/m/m:m
Систему, имеющую одинаковое число входных линий и обслуживающих серверов, например выходных линий. Очевидно, что блокировка в такой системе невозможна. Диаграмма интенсивностей переходов состояний может быть представлена в виде совокупности несвязных m простейших подсистем с двумя состояниями – свободно/занято. ( Рис. 1.20)
Рис. 1.20 Диаграмма интенсивностей переходов состояний для СМО типа M/M/m:m.
Вероятности того, что k подсистем находятся в состоянии «занято», описывается формулой Энгсета:
.
Нетрудно видеть, что в этом случае в знаменателе записан бином Ньютона, и формула для вероятностей может быть существенно упрощена:
Полученное распределение вероятностей носит название биноминального или распределения Бернулли. Величина a определяет вероятность занятости сервера, а величина (1-a) – вероятность его простоя. Поскольку таких серверов m , то распределение вероятностей будет таким же, как для классической задачи о бросании m монет. Следует отметить также что
2. Вероятность занятия серверов
Нам необходимо найти вероятность занятия определенных, выбранных заранее серверов. Эта задача часто встречается при определении нагрузки на определенные выходы в коммутаторах каналов телефонных сетей. В результате применения модели Эрланга или Энгсета или Бернулли найдены вероятности занятия любых k серверов pk .
З
афиксируем
определенные i
серверов из m
доступных.
Предположим, что занятие серверов
происходит равновероятно. Тогда если
в системе с вероятностью
занято точно i
+ j
серверов, то вероятность занятия одной
конкретной комбинации будет в число
таких сочетаний раз меньше, т.е.
.
Поскольку отмеченные i серверов могут быть заняты совместно с любыми другими j серверами в соответствующем числу сочетаний из m по j комбинациях, где j любое число от 0 до m-i , то можно получить формулу для вероятности занятия фиксированных i серверов в системе с M входами:
.
Для модели Эрланга тогда получим:
.
Для модели Энгсета формула будет отличаться:
.
Для системы с одинаковым числом входов и выходов (серверов) имеет место модель Бернулли и соответствующие вероятности занятия фиксированных серверов будут:
.
Лекция №6 по дисциплине “Теория распределение информации»
Наименование темы: Сравнительные характеристики моделей Эрланга и Энгсета
Мы будем сравнивать модели по получаемым с их помощью характеристик качества обслуживания (QoS).
Напомню сразу, что входной поток в модели Эрланга полагается Пуассоновским λn=λ а в модели Энгсета – примитивным λn=(M-n) .
Вероятность потерь по времени
Это вероятность занятости всех m серверов в системе при интенсивности нагрузки на входе А для модели Эрланга и максимальной нагрузке МА для модели Энгсета.
Модель Эрланга Модель Энгсета
Вероятность потерь вызова
Это отношение средних интенсивностей потоков потерянных и поступивших вызовов, т.е. вероятность того, что поступивший вызов застает систему в заблокированном состоянии.
Обозначим
вероятности того, что вызов поступает
при условии, когда система заблокирована
(условная)
безусловную
вероятность поступления вызова
вероятность
блокировки
вероятность
потери вызова
Из известных соотношений теории вероятностей имеем:
.
Модель Эрланга.
Вероятность попадания вызова на заблокированную систему не зависит от состояния системы и в результате вероятность потери вызова совпадает с вероятностью блокировки по времени:
.
Модель Энгсета.
Здесь для примитивного потока можно записать вероятности через интенсивности
Последняя строка задает среднюю интенсивность вызовов по всем состояниям. Теперь вероятность потерь вызова может быть записана через интенсивности и далее вычислена через функцию Энгсета:
Как
видно,
.
Если
рассмотреть предел при стремлении
числа входов к бесконечности, так что
суммарная интенсивность потока останется
постоянной, т.е.
,
,
то модель Энгсета превратится в модель
Эрланга.
Интенсивность обслуженной нагрузки
Модель Эрланга Модель Энгсета
Интенсивность потенциальной нагрузки
Модель Эрланга Модель Энгсета