- •Введение
- •1 Принятие решений на основе экспертных оценок Задание
- •Указание по выполнению задания
- •2 Прогнозирование процессов в логистике
- •3 Маршрутизация перевозок
- •Контрольные вопросы
- •Дополнение. Решение транспортной задачи в среде ms-Excel
- •4 Маршрутизация перевозок. Поиск оптимальных маршрутов в сетях
- •5 Склады в логистических системах
- •Контрольные вопросы
- •Теоретические сведения к заданию 1.
- •Контрольные вопросы
- •6 Методы распределения номенклатурных групп. Методы авс и xyz.
- •Контрольные вопросы
- •7 Статистическое имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
- •Задание
- •Методические указания по выполнению задания
- •Приложение. Дополнительные сведения из математической статистики
- •8 Системы массового обслуживания
- •Процесс гибели и размножения
- •9 Элементы теории игр
- •10 Принятие решения в условиях неопределенности
- •11 Сетевое и календарное планирование
- •Правила построения сетевых графиков
- •Временные параметры сетей. Резервы времени
- •Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •12 Кейс-задание к расчетно-графической работе
- •13 Вариант выполнения расчетно графической работы
- •Введение (вариант)
- •Выполнение кейс-задания
- •Заключение (вариант)
Процесс гибели и размножения
Процессом гибели и размножения называется такой процесс, граф состояний которого приведён на рис. 8.1.
Рис. 8.1
Под
воздействием пуассоновских потоков
возможен переход из любого состояния
в соседние
или
,…
Из состояния
возможен переход только в
,
а из состояния
– только в
.
Используя
уравнения Колмогорова – Чепмена для
каждого состояния системы, введя
соответствующие вероятности состояний
получим:
Рассмотрим
установившийся (стационарный) режим
развития процесса в системе
,
присоединяя к ней
,
получаем систему
;
Решив эту систему, найдем
|
(8.2) |
Подставляя
выражения (8.2) в уравнение
нормирования, находим значение
:
|
(8.3) |
Подставляя найденное значение Р0 в предыдущие выражения для Р1, Р2, …, Рm, находим конечные значения вероятностей состояний системы при установившемся режиме развития процесса.
Данные формулы можно использовать при решении многих задач теории массового обслуживания.
Системы массового обслуживания с простейшим входящим потоком и показательным временем обслуживания.
Будем рассматривать СМО, у которых входящий поток пуассоновский, а время обслуживания – показательное.
Многоканальная система обслуживания с отказами (задача Эрланга).
Пусть
СМО содержит
каналов, входящий поток заявок имеет
интенсивность
,
поток обслуживания заявки одним каналом
имеет интенсивность
.
Пронумеруем состояния СМО по числу
занятых каналов:
все каналы свободны;
один канал занят; …,
каналов занято,
каналов свободны;…,
все каналы заняты. Размеченный граф
состояния имеет следующий вид (рис.8.2)
Очевидно, что граф является графом процесса гибели и размножения, для которого
|
(8.4) |
Используя
формулы (8.1),
при обозначении через
и учитывая (8.4),
можно получить предельное распределение
вероятностей состояний:
|
(8.5) |
С помощью формул (8.5) можно вычислить показатели эффективности СМО:
,
где
называется коэффициентом загрузки
системы. Рассматривая подробно другие
СМО с учетом использованием теории,
можно для них получить формулы,
характеризующие работу СМО (табл. 8.3).
Контрольные вопросы
1 Каковы основные элементы систем массового обслуживания?
2 Перечислите типы и характеристики систем массового обслуживания.
3 Какие системы массового обслуживания формализуются процессами гибели и размножения?
4 В чем заключается суть оптимизации систем массового обслуживания?
Таблица 8.3
Показатели
Одноканальная
СМО
Многоканальная
С М О ( n
каналов )
с
отказами
с
очередью длины m
без
отказов
с
отказами
с
очередью длины m
без
отказов
Предельные
распределения вероятностей состояний
1
1
1
0
0
0
0
0
0
-
абсолютная пропускная способность
