- •Міністерство освіти і науки україни національний транспортний університет Дослідження операцій в моделюванні управлінських рішень
- •Isbn 978-966-632-185-8
- •I. Предмет і завдання дослідження операцій
- •1.1. Що таке дослідження операцій
- •1.2. Основні поняття та принципи дослідження операцій
- •1. 3. Математичні моделі операцій
- •1.4. Багатокритеріальні задачі дослідження операцій
- •1.5. Системний підхід до задач дослідження операцій
- •1.6. Типові класи задач дослідження операцій
- •1. Задачі управління запасами
- •2. Задачі розподілу ресурсів
- •3. Задачі ремонту і заміни обладнання
- •4. Задачі масового обслуговування
- •5. Задачі впорядкування
- •6. Задачі сітьового планування і управління (спу)
- •7. Задачі вибору маршруту (сітьові задачі на транспорті)
- •8. Комбіновані задачі
- •II. Класифікація методів оптимізації
- •2.1. Математичне формулювання загальної задачі оптимізації
- •2.2. Геометрична інтерпретація задач оптимізації
- •2.3. Класифікація методів оптимізації по виду цільової функції
- •2.4. Характеристика градієнтних методів пошуку екстремуму
- •III. Лінійне програмування
- •3.1. Задачі лінійного програмування
- •3.2. Основна задача лінійного програмування
- •3.3. Транспортна задача лінійного програмування
- •IV. Динамічне програмування
- •4.1. Метод динамічного програмування
- •4.2. Приклади розв’язання задач динамічного програмування
- •4.3. Завдання динамічного програмування в загальному вигляді. Принцип оптимальності
- •V. Елементи теорії масового обслуговування
- •5.1. Основні поняття теорії масового обслуговування
- •5.2. Класифікація систем масового обслуговування
- •5.3. Основні елементи систем масового обслуговування
- •5.4. Параметри смо і загальна методика дослідження
- •5.5. Системи масового обслуговування з відмовами
- •5.6. Кількісні показники смо з відмовами
- •5.7. Короткий опис основних типів пуассонівських смо
- •5.7.1. Смо з відмовами:
- •5.7.2. Смо з очікуванням і обмеженим потоком заявок
- •5.7.3. Смо змішаного типу з обмеженням по довжині черги
- •5.7.4. Смо змішаного типу з обмеженням за часом перебування заявки в черзі і на обслуговуванні
- •5.7.5. Приклади розв’язку задач тмо
- •VI. Теорія ігор
- •6.1. Ігрові моделі прийняття рішень
- •6.2. Прямокутні матричні ігри
- •6.3. Аналіз матричних ігр
- •6.4. Елементарні методи розв’язку ігор
- •6.4.1. Загальна схема розв’язання
- •6.4.2. Методи розв’язку гри 2 X 2
- •6.4.3. Методи розв’язання ігор 2хn
- •Ордината точки n дорівнює ціні гри ν, а абсциса дорівнює частоті застосування стратегії а1.
- •Аналітичний метод розв’язання гри 2хn
- •6.5. Загальний розв’язок гри m X n методом лінійного програмування
- •6.6. Наближені методи розв’язання матричних ігр
- •6.7. Приклади розв’язання задач теорії ігор
- •VII. Моделювання на пк
- •7.1. Поняття моделі і моделювання
- •7.2. Метод статистичних випробувань
- •7.3. Імітація випадкових впливів на пк
- •7. 4. Методи формування в пк базових впливів
- •7.5. Оцінка точності характеристик, отриманих методом статистичних випробувань. Необхідна кількість реалізацій
- •7.6. Приклади розв’язку задач методом статистичних випробувань
- •VIII. Метод cітьового планування
- •8.1. Поняття про сітьове планування та управління
- •8.2. Основні визначення
- •8.3. Основні елементи сітьового графіка
- •8.4. Правила побудови сітьового графіка
- •8.5. Часові параметри сітьових графіків
- •8.6. Способи розрахунку сітьових графіків
- •8.7. Оптимізація сітьових графіків
- •8.8. Імовірнісні тимчасові оцінки сітьових моделей
- •8.9. Укрупнення сітьових моделей
- •8.10. Зшивання сітьових моделей
- •Література
- •Для нотаток
5.5. Системи масового обслуговування з відмовами
Нехай є система масового обслуговування з n приладами обслуговування. Тривалість обслуговування заявки описується показниковим законом розподілу з параметром:
На вхід системи надходить найпростіший потік заявок, який описується пуассоновським законом розподілу з параметром
Заявка, що надійшла на вхід системи в момент зайнятості всіх приладів обслуговування залишає систему, тобто ми маємо визначити СМО з відмовами.
Необхідно оцінити роботу такої СМО, тобто визначити критерії ефективності СМО з відомими.
Суть дослідження полягає в слідуючому:
знаходяться
імовірності станів
,
для цього складаються і розв’язуються
диференціальні рівняння ймовірностей
На основі ймовірностей знаходяться числові характеристики системи.
ДИФЕРЕНЦІЙНІ
РІВНЯННЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ СТАНІВ
СМО
З ВІДМОВАМИ.
Нехай в кожний момент часу система може знаходитись в одному з n+1 станів:
E0, E1, E2, ..., Ek, ..., En,
де Ek (k=0, 1, 2, …, n) означає стан, коли в системі на обслуговуванні знаходиться k заявок.
Схема можливих переходів з стану в стан за досить малий інтервал часу (t, t+t) показана на рис. 5.3
Рис. 5.3
Рзглянемо
стан Ек.
В момент
він можливий в трьох несумісних випадках:
— в момент t система знаходилась в стані Ek (обслуговуванням зайнято k приладів) і за час t не надійшла ні одна заявка і не звільнився ні один прилад
— в момент t система знаходилися в стані Ek-1 (на обслуговуванні була k-1 заявка) і за час t надійшла одна заявка
— в момент часу t система знаходиться в стані Ek+1 (обслуговуванням зайнято k+1 приладів) і за час t звільнився один із зайнятих приладів обслуговування
Пояснимо отримання виразів для визначення значень ймовірностей Uk,k; Uk+1,k; Uk-1,k.
Умовна імовірність Uk-1,k того, що за час t не з’явиться хоч би одна заявка
Тут і далі використовується розклад функції е-х:
е-х = 1 – х +
+ …
тобто
.
Якщо
то
— нескінченно малі величини 2-го та 3-го
порядку і їх можна не враховувати.
Умовна
імовірність Uk+1,
k
того, що за час
звільниться один приклад обслуговування
а (k+1) зайнятих, виражається через
імовірність протилежної події.
де
— це імовірність того, що за час
обслуговування одним каналом не буде
завершене. Тоді
Підкреслимо ще раз, що ці співвідношення мають місце тому, що в пуассонівських СМО за малий проміжок часу не можуть одночасно завершити обслуговування два і більше ніж чим два прилади обслуговування.
Умовна імовірність uk,k являє собою добуток двох ймовірностей:
1) імовірності того, що за час в системі обслуговування не з’являється ні однієї заявки. Ця імовірність дорівнює
2) імовірності того, що за час не звільниться ні один з k зайнятих приладів обслуговування. Ця імовірність дорівнює
.
Тому
Відкидаючи малі величини вищих порядків, маємо:
Таким чином, маємо:
Перенесемо
Pk(t)
в
ліву частину рівності, поділимо обидві
її частини на
і спрямовуємо до границі при
.
В результаті отримаємо диференціальне
рівняння для імовірності.
Система диференціальних рівнянь для імовірності станів Р1(t),..., Рn(t) має вигляд:
(5.1)
Сукупність цих рівнянь (5.1) називають РІВНЯННЯМИ ЕРЛАНГА.
Інтегрування системи рівнянь (5.1) при початкових умовах
(в початковий момент всі прилади вільні) дає залежність Рk(t) для будь-якого k. Імовірності Рk(t) характеризують середнє завантаження системи і її зміни з часом.
ІМОВІРНОСТІ СТАНІВ РK(t) В СТАЛОМУ РЕЖИМІ.
Для
будь-якого СМО з відмовами існує такий
граничний режим, що при
всі імовірності
прямують до сталих границь
P0, P1, P2, …, Pn,
А всі їх похідні — до нуля (завдяки умові стаціонарності).
При цьому система диференціальних рівнянь (5.1) перетворюється в систему алгебраїчних рівнянь:
(5.2)
До
рівнянь (5.1) що необхідно додати умову:
Ведемо
допоміжний параметр
який називається ПРИВЕДЕНОЮ ЩІЛЬНІСТЮ
ЗАЯВОК, і розв’яжемо систему відносно
невідповідних Р0,
Р1,...,Рn.
Величина
характеризує
середню кількість заявок на час
обслуговування.
З першого рівняння маємо:
(5.3)
З другого рівняння з врахуванням (5.3) маємо:
(5.4)
Продовжуючи
розв’язати таким чином систему (5.2), не
важко переконатися в тому, що для
будь-якого
має місце формула:
(5.5)
Для знаходження величини Р0 скористаємося рівністю:
Звідки маємо:
(5.6)
Підставляючи (5.6) в (5.5), знайдемо кінцевий розв’язок системи рівнянь (5.2):
(5.7)
Формули
(5.7) називаються формулами Ерланга і
дають граничний закон розподілу числа
зайнятих приладів обслуговування в
залежності від характеристик потоку
заявок (
)
і продуктивності системи обслуговування
(
).
