Шпаргалка

по

«математическим методам»

Подготовила студентка группы 911

Денисенко Алёна Александровна

Билет № 1

1. Общая и основная задача линейного программирования (лп).

К математическим задачам линейного программирования приводят исследования конкретных производственно-хозяйственных ситуаций, которые в том или ином виде интерпретируются как задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов (задача о раскрое, смесях и т.д.).

Во всех этих задачах требуется найти максимум или минимум линейной функции при условии, что ее переменные принимают неотрицательные значения и удовлетворяют некоторой системе линейных уравнений или линейных неравенств либо системе,  содержащей как линейные неравенства, так и линейные уравнения. Каждая из этиx задач является частным случаем общей задачи линейного программирования.

 Oбщей задачей линейного программирования называется задача, которая coстоит в определении максимального (минимального) значения функции:

                                           (3.1)

при условии:

                                  (3.2)

                               (3.3)

X_j  0 (j=1, 1; 1  n)                                   (5.4)

 

где a_ij, b_i, с_j - заданные постоянные величины и k  m.

 

 Функция (3.1) называется целевой функцией (или линейной формой) задачи (3.1)-(3.4), а условия (3.2)-(3.4) - ограничениями данной задачи.

 Стандартной (или симметричной) задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального значения функции(3.1) при выполнении условий (3.2) и (3.4), где k=m и 1=n.

 Канонической (или основной) задачей линейного программирования называется задача, которая состоит в определении максимального значения функции (3.1) при выполнении условий (3.3) и (3.4), где k=0 и 1=n.

 Совокупность чисел Х^ = (x₁, x₂, ..., x_n), удовлетворяющих ограничениям задачи (3.2)-(3.4), называется допустимым решением (или планом).

 План Х^ = (x₁, x₂, ..., x_n), при котором целевая функция задачи (3.1) принимает свое максимальное (минимальное) значение, называется оптимальным.

Значение целевой функции (3.1) при плане X будем обозначать через F(X). Следовательно, Х^ - оптимальный план задачи, если для любого X выполняется неравенство F(X)  F(Х^) (соответственно F(X)  F(Х^)).

2.Формулы Эрланга систем массового обслуживания

Рассмотрим  -канальную систему массового обслуживания с отказами, на вход которой поступает простейший поток заявок с плотностью  ; время обслуживания - показательное, с параметром  . Возникает вопрос: будет ли стационарным случайный процесс, протекающий в системе? Очевидно, что в начале, сразу после включения системы в работу, протекающий в ней процесс еще не будет стационарным: в системе массового обслуживания (как и в любой динамической системе) возникнет так называемый «переходный», нестационарный процесс. Однако, спустя некоторое время, этот переходный процесс затухнет, и система перейдет на стационарный, так называемый «установившийся» режим, вероятностные характеристики которого уже не будут зависеть от времени.

Во многих задачах практики нас интересуют именно характеристики предельного установившегося режима обслуживания.

Можно доказать, что для любой системы с отказами такой предельный режим существует, т. е. что при   все вероятности   стремятся к постоянным пределам  , а все их производные - к нулю.

Чтобы найти предельные вероятности   (вероятности состояний системы в установившемся режиме), заменим в уравнениях (19.8.8) все вероятности     их пределами  , а все производные положим равными нулю. Получим систему уже не дифференциальных, а алгебраических уравнений

                   (19.9.1)

К этим уравнениям необходимо добавить условие

.                  (19.9.2)

Разрешим систему (19.9.1) относительно неизвестных  . Из первого уравнения имеем

.                 (19.9.3)

Из второго, с учетом (19.9.3),

;        (19.9.4)

аналогично из третьего, с учетом (19.9.3) и (19.9.4),

,

и вообще, для любого 

.                      (19.9.5)

Введем обозначение

                         (19.9.6)

и назовем величину   приведенной плотностью потока заявок. Это есть не что иное, как среднее число заявок, приходящееся на среднее время обслуживания одной заявки. Действительно,

,

где   - среднее время обслуживания одной заявки. В новых обозначениях формула (19.9.5) примет вид

.               (19.9.7)

Формула (19.9.7) выражает все вероятности   через  . Чтобы выразить их непосредственно через   и  , воспользуемся условием (19.9.2). Подставив в него (19.9.7), получим

,

откуда

.             (19.9.8)

Подставляя (19.9.8) в (19.9.7), получим окончательно

    .                (19.9.9)

Формулы (19.9.9) называются формулами Эрланга. Они дают предельный закон распределения числа занятых каналов в зависимости от характеристик потока заявок и производительности системы обслуживания. Полагая в формуле (19.9.9)  , получим вероятность отказа (вероятность того, что поступившая заявка найдет все каналы занятыми):

.             (19.9.10)

В частности, для одноканальной системы ( )

,                             (19.9.11)

а относительная пропускная способность

.               (19.9.12)

Формулы Эрланга (19.9.9) и их следствия (19.9.10)-(19.9.12) выведены нами для случая показательного распределения времени обслуживания. Однако исследования последних лет показали, что эти формулы остаются справедливыми и при любом законе распределения времени обслуживания, лишь бы входной поток был простейшим.

Пример 1. Автоматическая телефонная станция имеет 4 линии связи. На станцию поступает простейший поток заявок с плотностью   (вызова в минуту). Вызов, поступивший в момент, когда все линии заняты, получает отказ. Средняя длительность разговора 2 минуты. Найти: а) вероятность отказа; б) среднюю долю времени, в течение которой телефонная станция вообще не загружена.

Решение. Имеем   (мин);

 (разг/мин),   .

а) По формуле (19.9.10) получаем

.

б) По формуле (19.9.8)

.

Несмотря на то, что формулы Эрланга в точности справедливы только при простейшем потоке заявок, ими можно с известным приближением пользоваться и в случае, когда поток заявок отличается от простейшего (например, является стационарным потоком с ограниченным последействием). Расчеты показывают, что замена произвольного стационарного потока с не очень большим последействием простейшим потоком той же плотности  , как правило, мало влияет на характеристики пропускной способности системы.

Наконец, можно заметить, что формулами Эрланга можно приближенно пользоваться и в случае, когда система массового обслуживания допускает ожидание заявки в очереди, но когда срок ожидания мал по сравнению со средним временем обслуживания одной заявки.

Пример 2. Станция наведения истребителей имеет 3 канала. Каждый канал может одновременно наводить один истребитель на одну цель. Среднее время наведения истребителя на цель   мин. Поток целей - простейший, с плотностью   (самолетов в минуту). Станцию можно считать «системой с отказами», так как цель, по которой наведение не началось в момент, когда она вошла в зону действия истребителей, вообще остается не атакованной. Найти среднюю долю целей, проходящих через зону действия не обстрелянными.

Решение. Имеем  ;  ;  .

По формуле (19.9.10)

.

Вероятность отказа  ; она же выражает среднюю долю необстрелянных целей.

Заметим, что в данном примере плотность потока целей выбрана такой, что при их регулярном следовании одна за другой через определенные интервалы и при точно фиксированном времени наведения   мин номинальная пропускная способность системы достаточна для того, чтобы обстрелять все без исключения цели. Снижение пропускной способности происходит из-за наличия случайных сгущений и разрежений в потоке целей, которые нельзя предвидеть заранее.

Билет № 2