Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
msepmenj (2) / Практические занятия / Методы оптимизации управления и принятия решений.pdf
Скачиваний:
202
Добавлен:
12.02.2015
Размер:
6.63 Mб
Скачать

 

Зайцев М.Г., Варюхин С.Е.

 

597

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

B

 

C

D

 

E

 

1

Модель:

 

Ограниченная очередь

 

 

 

2

 

Пуассоновское распределение для потока заявок

 

 

 

3

 

Экспоненциальное распределение времени обслуживания

 

 

 

4

 

 

 

 

 

Расчет по формулам теории СМО

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

Данные

 

 

 

 

Результаты:

 

 

 

8

 

 

 

15

 

Процент загрузки каждого сервера

=

0.35649

 

9

 

 

 

20

 

Среднее число клиентов в системе

L =

0.76234

 

10

S

 

 

2

 

Средняя длина очереди

L q =

0.04936

 

11

K

 

 

3

 

Среднее время пребывания в системе

W =

0.05346

 

12

 

 

 

 

 

Среднее время ожидания в очереди

Wq =

0.00346

 

13

 

 

 

0.05

 

% времени, когда все серверы свободны

P0 =

0.46801

 

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

Вероятность того, что ровно N клиентов находятся в

системе

 

16

 

 

 

 

 

 

P01 =

0.35101

 

17

 

 

 

 

 

 

P02 =

0.13163

 

18

 

 

 

 

 

 

P03 =

0.04936

 

19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 314

Это вызвано, очевидно, потерей некоторой части клиентов. Сравнивая числа в ячейках E18 на Рис. 312 и Рис. 314, мы можем видеть, что при переходе от одного банкомата к двум доля потерянных клиентов снижается более чем в 3 раза и становится чуть меньшей 5%. Но все же часть клиентов все равно теряется (примерно 0.74 клиента в час) и процент загрузки серверов падает.

9.П-2. Кафе в парке отдыха

Небольшое кафе в парке отдыха, одно из многих, имеет 9 столиков. Посетители, увидевшие свободный столик, садятся и их обслуживают. Время пребывания клиентов за столиком распределено экспоненциально и в среднем составляет 24 мин.

Если свободных мест нет, люди проходят мимо в расположенные неподалеку практически такие же кафе. Поток потенциальных клиентов можно считать пуассоновким, его интенсивность – 1 человек (пара или группа) за 2 минуты.

Хозяин подумывает немного расширить кафе и довести количество столиков до дюжины. Принесет ли ему выгоду этот шаг, если занятый столик приносит 750 руб в час из которых остается оплатить содержание одного столика

- 300 руб/час?

Какое количество столиков принесет ему наибольшую прибыль?

Решение задачи.

Для расчета прибыли от кафе, зависящей, очевидно, от коэффициента загрузки столиков, нужно вычислить характеристики системы массового обслуживания, которую и представляет собой данное кафе. А для вычисления характеристик нужно сначала определить, каковы параметры данной СМО.

Определимся сначала с популяцией клиентов. Судя по условию задачи клиентов очень много. От того, что какие-то клиенты заходят и занимают столики в кафе, общее количество отдыхающих в парке, желающих посидеть в кафе, практически не уменьшается. Во всяком случае, заметить такое уменьшение невозможно. Такая ситуация соответствует модели неограниченной популяции клиентов.

Для неограниченной популяции клиентов имеются две модели СМО: неограниченная очередь и ограниченная очередь. По условию данной задачи получается, что очереди нет совсем. Конечно, это соответствует модели ограниченной очереди. Причем можно сказать, что максимальная длина очереди равна 0, а максимальное количество клиентов в системе равно числу столиков. Под клиентом мы понимаем и одиночного посетителя, и пару, и группу, которые занимают один из столиков. Видимо по умолчанию предполагается, что столики маленькие и если даже один клиент сидит за ним, к нему никто не подсаживается.

Вданной задаче в качестве сервера выступает столик, таким образом количество серверов в системе равно 9.

Далее нужно определить интенсивность потока клиентов и интенсивность потока обслуживания для одного сервера.

Так как потенциальные клиенты проходят мимо кафе раз в две минуты, то интенсивность потока клиентов можно определить, как 30 клиентов в час, т.е.

λ=30.

Всреднем клиенты проводят за столиком 24 минуты. Очевидно, эту величину и нужно считать временем обслуживания. При этом интенсивность потока обслуживания в расчете на часовой интервал времени будет равна μ=2.4 (=60/24) клиентов в час.

Теперь мы можем вызывать надстройку Расчет параметров СМО и вводить в ней все эти параметры. Перед тем, как нажать кнопку Выполнить, проверьте, что вы использовали вкладку Ограниченная очередь.

A

B

C

D

E

1

 

Модель:

Ограниченная очередь

 

 

 

2

 

 

Пуассоновское распределение для потока заявок

 

 

 

3

 

 

Экспоненциальное распределение времени обслуживания

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

Расчет по формулам теории СМО

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

Данные

 

 

 

Результаты:

 

 

 

8

 

 

 

30

 

Процент загрузки каждого сервера

=

 

0.85277

9

 

 

 

2.5

 

Среднее число клиентов в системе

L =

 

7.67489

10

 

S

 

9

 

Средняя длина очереди

L q =

 

0.00000

11

 

K

 

9

 

Среднее время пребывания в системе

W =

 

0.40000

12

 

 

 

 

 

Среднее время ожидания в очереди

Wq =

 

0.00000

13

 

 

 

0.4

 

% времени, когда все серверы свободны

P0 =

 

0.00003

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

Вероятность того, что ровно N клиентов находятся в системе

 

16

 

 

 

 

 

 

P01 =

 

0.00030

17

 

 

 

 

 

 

P02 =

 

0.00183

18

 

 

 

 

 

 

P03 =

 

0.00730

19

 

 

 

 

 

 

P04 =

 

0.02190

20

 

 

 

 

 

 

P05 =

 

0.05256

21

 

 

 

 

 

 

P06 =

 

0.10512

22

 

 

 

 

 

 

P07 =

 

0.18021

23

 

 

 

 

 

 

P08 =

 

0.27032

24

 

 

 

 

 

 

P09 =

 

0.36043

Зайцев М.Г., Варюхин С.Е.

599

Рис. 315

Результат расчета показан на рисунке (Рис. 315).

Видно, что в среднем из 9 столиков занятыми оказываются 7.67 и, соответственно, процент загрузки каждого столика-сервера равен ~0.85.

При том, что столики заняты только 85% всего времени работы, вероятность того, что все столики заняты (9 клиентов в системе) равна 36%. А это означает, что с вероятностью 36% подходящий потенциальный клиент обнаружит, что все столики заняты и пройдет мимо.

Таким образом, 36% клиентов теряется.

Теперь оценим прибыли и затраты владельца кафе.

При любом раскладе он платит за столик 300 рублей в час, соответственно за 9 столиков – 2700 рублей в час. Если бы столики были заняты все время, каждый приносил бы 750 рублей в час. Но, как мы уже заметили, каждый столик загружен примерно 85% времени. Это значит, что из этих 750 рублей столик приносит только 639.57 рублей (0.85277*750), а все 9 столиков – примерно 5756 рублей. Разница между 5756 руб. и 2700 руб. и есть прибыль – 3056 рублей в час.

Немного отвлекаясь, заметим, что такой расчет можно сделать и другим способом. Так как занятый столик приносит 750 рублей в час, а каждый посетитель в среднем остается в кафе 24 минуты, то можно подсчитать, что в среднем каждый клиент оставляет в кафе 300 рублей (750*24/60). Если бы удалось обслужить весь поток клиентов (30 чел. в час), можно было бы заработать 9000 рублей. Но этого, очевидно, не происходит, так как 36% клиентов теряется. Тогда из этих 9000 рублей возможного заработка будет реально заработано только 5756 рублей (64%*9000). Это точно совпадает с результатами расчета прибыли по проценту загрузки столика.

Ну и самый простой вариант расчета. Как вы видите в ячейке E6 среднее число клиентов в системе 7.675. Так как мы договорились считать клиентом человека или компанию, целиком занимающих столик, то это одновременно и среднее число занятых столиков. Если умножить это число на среднюю выручку от столика за час, то мы сразу получим выручку от всего кафе 7.675*750=5756 рублей. Издержки, разумеется, всегда считаются одинаково.

Итак, полученная прибыль от 9 столиков в кафе составляет 3056 руб. Оценим теперь прибыль от 12 столиков. Для этого нужно пересчитать характеристики СМО, заменив только два параметра - количество серверов и максимальное количество клиентов в системе – на 12.

 

A

B

 

C

D

 

 

E

7

Данные

 

 

 

Результаты:

 

 

 

8

 

 

30

 

Процент загрузки каждого сервера

=

 

0.80143

9

 

 

2.5

 

Среднее число клиентов в системе

L =

 

9.61719

10

S

 

12

 

Средняя длина очереди

L q =

 

0.00000

11

K

 

12

 

Среднее время пребывания в системе

W =

 

0.40000

12

 

 

 

 

Среднее время ожидания в очереди

Wq =

 

0.00000

13

 

 

0.4

 

% времени, когда все серверы свободны

P0 =

 

0.00001

14

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

Вероятность того, что ровно N клиентов находятся в системе

 

16

 

 

 

 

 

P01 =

 

0.00013

17

 

 

 

 

 

P02 =

 

0.00077

18

 

 

 

 

 

P03 =

 

0.00307

19

 

 

 

 

 

P04 =

 

0.00922

20

 

 

 

 

 

P05 =

 

0.02212

21

 

 

 

 

 

P06 =

 

0.04424

22

 

 

 

 

 

P07 =

 

0.07584

23

 

 

 

 

 

P08 =

 

0.11376

24

 

 

 

 

 

P09 =

 

0.15168

25

 

 

 

 

 

P10 =

 

0.18202

26

 

 

 

 

 

P11 =

 

0.19857

27

 

 

 

 

 

P12 =

 

0.19857

Рис. 316

Результаты расчета показаны на рисунке (Рис. 316).

Теперь еще раз рассчитаем прибыль. Опираться будем для простоты на процент загрузки каждого столика.

При проценте загрузки около 80% каждый столик даст только 601 руб. (750*0.80143). Это меньше, чем при 9 столиках. Но зато столиков теперь больше – 12 вместо 9. Эти 12 столиков принесут ~7213 рублей в час (601.07*12). И даже при том, что платить за них придется больше – 12*300=3600 рублей, прибыль составит 3613 рублей, что примерно на 20% больше, чем при 9 столиках.

Наш расчет показывает, что если увеличить количество столиков до 12, отдача каждого столика упадет. Но за счет того, что доля потерянных клиентов сильно уменьшится (до ~20%), общая прибыль возрастет.

Таким образом, увеличить количество столиков до 12 - выгодно.

А если увеличить количество столиков до 15? До 20? Какое количество столиков оптимально?

К сожалению, найти оптимальное количество столиков для этого кафе какнибудь автоматически не получится. Единственный способ – попробовать несколько вариантов и найти вариант с максимальной прибылью. Сделать это не так уж сложно. Когда мы увеличили число столиков до 12 - прибыль возросла. Попробуем увеличить число столиков до 13, 14 и т.д. до тех пор, пока не окажется, что при добавке столика прибыль упала. Ясно, что дальнейшее увеличение числа столиков не имеет смысла, так как прибыль будет все время уменьшаться.

Вернемся к надстройке Расчет параметров СМО и повторим расчет характеристик СМО, меняя число столиков и максимальное количество клиентов. Попробуем количества столиков от 13 до 15. На Рис. 317 приведен результат расчетов для всех этих случаев.

 

Зайцев М.Г., Варюхин С.Е.

 

 

 

 

 

601

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

B

E

F

G

H

1

Число серверов

 

9

12

13

14

15

2

Процент загрузки каждого сервера

r =

0.85277

0.80143

0.78009

0.75668

0.73142

3

Среднее число клиентов в системе

L =

7.67489

9.61719

10.14119

10.59348

10.97125

4

Средняя длина очереди

L q =

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

5

Среднее время пребывания в системе

W =

0.40000

0.40000

0.40000

0.40000

0.40000

6

Среднее время ожидания в очереди

Wq =

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

7

% времени, когда все серверы свободны

P0 =

0.00003

0.00001

0.00001

0.00001

0.00001

8

 

 

 

 

 

 

 

9

Вероятность того, что ровно N клиентов находятся в системе

 

 

 

 

10

 

P01 =

0.00030

0.00013

0.00011

0.00010

0.00009

11

 

P02 =

0.00183

0.00077

0.00065

0.00057

0.00052

12

 

P03 =

0.00730

0.00307

0.00260

0.00229

0.00210

13

 

P04 =

0.02190

0.00922

0.00779

0.00688

0.00629

14

 

P05 =

0.05256

0.02212

0.01869

0.01650

0.01509

15

 

P06 =

0.10512

0.04424

0.03739

0.03301

0.03018

16

 

P07 =

0.18021

0.07584

0.06409

0.05658

0.05173

17

 

P08 =

0.27032

0.11376

0.09614

0.08487

0.07760

18

 

P09 =

0.36043

0.15168

0.12819

0.11316

0.10346

19

 

P10 =

 

0.18202

0.15383

0.13580

0.12415

20

 

P11 =

 

0.19857

0.16781

0.14814

0.13544

21

 

P12 =

 

0.19857

0.16781

0.14814

0.13544

22

 

P13 =

 

 

0.15490

0.13674

0.12502

23

 

P14 =

 

 

 

0.11721

0.10716

24

 

P15 =

 

 

 

 

0.08573

25

Прибыль

3 056

3 613

3 706

3 745

3 728

26

Плата за столики

2 700

3 600

3 900

4 200

4 500

27

Выручка

5 756

7 213

7 606

7 945

8 228

 

 

 

 

 

 

 

 

29

Макс. выручка co столика=

 

750

 

 

 

 

30

Издержки на один столик=

 

300

 

 

 

 

Рис. 317

Видно, что прибыль растет до тех пор, пока количество столиков не достигнет 14 (прибыль равна 3745 рублей). После этого рост числа столиков не ведет к росту прибыли. Скорее наоборот. Это значит, что оптимальное число столиков равно 14.

А почему, собственно рост числа столиков не дает роста прибыли? Ведь доля потерянных клиентов уменьшается…

Посмотрим внимательней на эту долю. При увеличении числа столиков от 12 до 14 доля потерянных клиентов снизилась от 19.86% до 11.72% (ячейки E21 и G23). Значит увеличивая число столиков с 12 до 14 мы можем обслужить добавочно 8.14% клиентов. При потоке клиентов 30 в час это даст 8.14%*30=2.44 обслуженных клиента, каждый из которых оставляет в кафе 300 рублей. В результате мы получаем дополнительно примерно 732 рубля в час (2.44*300), а за увеличение числа столиков платим только 2*300=600 рублей, что и приносит нам в результате 132 рубля в час дополнительно.

Увеличение числа столиков до 15 сокращает долю потерянных клиентов до 8.57%, что, в сравнении с 14-ю столиками, приводит к увеличению доли обслуженных клиентов всего на 3.15%. Повторяя предыдущий расчет получим, что добавление еще одного столика увеличит выручку на 283 рубля (3.15%*30*300). При этом расходы возрастут на 300 рублей, что должно уменьшить суммарную прибыль на 17 рублей. Это мы и наблюдаем на Рис. 317

Итого, оптимальное количество столиков -14.