Имитационное моделирование систем. Учебное пособие
.pdf
|
dp0 |
= -lp0 (t) + m(1 - p0 (t)) Þ |
dp0 |
= -(m + l) p0 (t) + m . |
|
|
|
|
|||
|
dt |
|
dt |
||
Последнее выражение – это |
линейное дифференциальное |
||||
уравнение с одним неизвестнымp0(t), которое можно решить со следующими начальными условиями: p0(t) = 1, p1(t) = 0
(в начальный момент канал обслуживания свободен). Приведем решение этого уравнения при l = const:
p0 |
(t) = |
m |
+ |
l |
e- (l + m)t . |
l + m |
|
||||
|
|
|
l + m |
||
Обратите внимание, что для рассматриваемой СМО вероятность p0(t) есть относительная пропускная способность q(t) в момент времени t. Действительно, p0(t) – это вероятность того, что в момент t канал свободен, иначе вероятность того, что заявка будет обслужена. Другими словами, в момент t среднее число
обслуженных заявок к числу поступивших также равноp (t).
0
Поэтому следует считать q(t) = p0(t).
Из последнего равенства приt® ¥ (установившийся процесс обслуживания), имеем
q = |
|
m |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
l + m |
|
|
|
|
|||
Зная |
|
относительную |
пропускную |
способностьq(t), |
в |
|||
каждый |
|
момент |
времени |
можно |
определить |
абсолютную |
||
пропускную способность Q(t) как Q(t) = lq(t) |
и в пределе, при |
|||||||
t® ¥ (установившийся процесс обслуживания): |
|
|||||||
Q = |
|
lm |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
l + m |
|
|
|
|
||
Построенные соотношения легко позволяют определить вероятность отказа в обслуживании заявки в момент времени t:
Potk(t) = 1 - q(t)
31
и среднюю долю необслуженных заявок среди поступивших
L = lim P (t) = (1- |
m |
) = |
l |
. |
|
|
|
||||
t ®¥ |
otk |
l + m |
|
l + m |
|
|
|
||||
Информационная система (ИС) представляет собой одно рабочее место, на котором производится обработка некоторой информации. Заявка на обработку информации, поступившая в момент времени, когда рабочее место занято, получает отказ. Интенсивность потока заявок l = 0,8 (заявок в секунду), среднее время обработки t =1,5 с. Все потоки считаются простейшими.
Требуется определить:
-относительную пропускную способность ИС ;
-абсолютную пропускную способность ИС;
-среднюю долю не обслуженных заявок;
-фактическую пропускную способность ИС.
Ре ш е н . Определиме интенсивность потока
обслуживания заявок в виде |
m = 1/ t = 1/1,5 = 0,667. |
По формулам описанным выше, найдем соответственно |
|
относительную и абсолютную |
пропускные способности : ИС |
q = 0,667 / (0,8 + 0,667) » 0,455; Q = 0,8×0,455 » 0,364.
Таким образом, в установившемся режиме обработки
информации ИС будет обслуживать около45% поступающих |
|
||||
заявок, а также способна в среднем обрабатывать0,364 заявки в |
|
||||
секунду. |
|
|
|
|
|
Средняя |
доля |
необслуженных |
заявок |
определяется |
по |
формуле: |
|
|
|
|
|
L = 0,8 / (0,8 + 0,667) » 0,545. |
|
|
|
||
Значит |
около 55 % поступивших |
заявок |
будет получать |
|
|
отказ. |
|
|
|
|
|
Фактическая |
пропускная способность |
определяется |
из |
||
условий того, что обработка каждой заявки длится точно 1,5 с и |
|
||||
32
заявки следуют одна за другой(интервал времени между поступлением заявок равен нулю). Тогда фактическая пропускная способность (номинальная производительность ИС) определяется как
Qmax = 1/ t = 0,667.
Номинальная производительность ИС почти вдвое больше, чем абсолютная пропускная способность. Это вызвано тем, что последняя формируется в условиях случайного характера потока заявок и времени обслуживания.
Проверить полученные теоретические данные можно при помощи имитационного моделирования. Текст программы на GPSS, которая имитирует простейшую СМО представлен ниже.
EXPON FUNCTION RN1,C20 |
|
|
|
||
0,0/.1,.104837/.22546,.25387/.33,.3988/.46179,.614632/ |
|
||||
.56199,.82063/.654313,1.0553/.72535,1.2854/.78235,1.5178/ |
|
||||
.8326,1.7777/.87027,2.0327/.90217,2.3124/.92775,2.6124/ |
|
||||
.94621,2.9074/.96194,3.2468/.97264,3.5768/.98137,3.9521/ |
|
||||
.98768,4.3566/.99736,5.192/1,8 |
|
|
|
||
GENERATE |
800,FN$EXPON |
|
|
|
|
QUEUE |
1 |
|
|
|
|
SEIZE |
1 |
|
|
|
|
DEPART |
1 |
|
|
|
|
ADVANCE |
667,FN$EXPON |
|
|
|
|
RELEASE |
1 |
|
|
|
|
TERMINATE |
1 |
|
|
|
|
START |
100000 |
|
|
|
|
Форматированный отчет. |
|
|
|
||
START TIME |
END TIME |
BLOCKS |
FACILITIES |
STORAGES |
|
0.000 |
80000705.683 |
7 |
1 |
0 |
|
NAME |
|
VALUE |
|
|
|
EXPON |
|
10000.000 |
|
|
|
LABEL LOC |
BLOCK TYPE |
ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY |
|||
1 |
GENERATE |
11 |
|
0 |
0 |
2 |
QUEUE |
11 |
|
0 |
0 |
3 |
SEIZE |
10 |
|
0 |
0 |
4 |
DEPART |
10 |
|
0 |
0 |
5 |
ADVANCE |
10 |
|
0 |
0 |
6 |
RELEASE |
10 |
|
0 |
0 |
7 |
TERMINATE |
10 |
|
0 |
0 |
33
FACILITY |
ENTRIES |
UTIL. |
AVE. |
TIME AVAIL. OWNER PEND INTER |
|
|||||
11 |
0.832 |
613.883 |
1 |
11 |
0 |
0 |
|
|
||
QUEUE |
MAX CONT. |
ENTRY |
ENTRY(0) |
AVE.CONT. AVE.TIME |
AVE.(-0) RETRY |
|||||
1 |
2 |
0 |
10 |
4 |
|
0.454 |
335.097 |
526.580 |
0 |
|
Анализ |
результатов. |
Теоретически |
рассчитанная |
|
фактическая |
пропускная |
|
способность(номинальная |
|
производительность ИС) |
|
|
|
|
Qmax = 1/ t |
= 0,667. |
|
|
|
Смоделированная фактическая |
пропускная |
способность |
||
(номинальная производительность ИС). |
|
|
||
AVE.TIME (Ср. время) = 613.9 - |
Среднее время занятия |
|||
отдельными транзактами в течение периода измерения. Период измерения начинается со старта сеанса или с RESET или CLEARутверждения.
Теоретически рассчитанная средняя доля необслуженных
заявок |
|
|
|
|
L = 0,8 / (0,8 + 0,667) » 0,545. |
|
|
|
|
Смоделированная |
средняя |
доля не |
обслуженных |
заявок |
AVE (-O) = 526.29 - |
«Среднее |
время», |
использованное |
на |
единицу содержимого очереди в течение периода измерения, исключая "нулевые входы". Результирующий интервал времени
делится на общее число входов без числа нулевых входов |
|
||
Теоретически |
рассчитанная |
абсолютная |
пропускная |
способность ИС Q = 0,8×0,455 » 0,364.
Смоделированная абсолютная пропускная способность ИС
AVE.TIME (Ср. время) = 335.1 - |
«Среднее |
время», |
||
использованное на |
единицу |
содержимого очереди |
в течение |
|
периода измерения. Результирующий |
интервал времени делится |
|||
на общее число входов. |
|
|
|
|
Теоретически |
рассчитанная |
относительная |
пропускная |
|
способность ИС q = 0,667 / (0,8 |
+ 0,667) » 0,455. |
|
||
34
Смоделированная |
относительная |
пропускная |
способность |
|
||||||
ИС AVE.COUNT |
(Ср. |
содержимое) |
= |
0.45 – |
«Среднее |
|
||||
взвешенное |
время» |
содержимого |
объекта-очереди |
в |
течение |
|
||||
периода измерения. Результирующий интервал времени делится |
|
|||||||||
на длительность времени периода измерения. |
|
|
|
|
||||||
Полученные результаты с помощью GPSS близки к |
|
|||||||||
теоретически рассчитанным (находятся в 5% интервале). |
|
|
||||||||
Состояние |
СМО |
характеризуется |
состоянием, |
ОА |
||||||
транзактов |
и очередей |
к . |
ОАСостояние |
ОА |
описывается |
|
||||
двоичной |
переменной, |
которая |
может |
принимать |
значения |
|
||||
«занят» или «свободен». Переменная |
характеризуется |
|
||||||||
количеством находящихся в ней транзактов. |
|
|
|
|
||||||
Имитационная модель СМО представляет собой алгоритм, |
|
|||||||||
отражающий |
поведение |
СМО, т.е. отражающий |
изменения |
|
||||||
состояния СМО во времени при заданных потоках , заявок
поступающих на входы системы. Параметры входных потоков |
|
|||||||||||
заявок – внешние |
параметры |
СМО. |
Выходными |
параметрами |
|
|||||||
являются величины, характеризующие свойства системы– |
|
|||||||||||
качество ее функционирования. Примеры выходных параметров: |
|
|||||||||||
производительность |
СМО – |
среднее |
|
число |
|
,заявок |
||||||
обслуживаемых в единицу времени; коэффициенты загрузки |
|
|||||||||||
оборудования |
– |
отношение |
времен |
обслуживания |
к |
общему |
||||||
времени в каждом ОА; среднее |
время |
обслуживания |
одной |
|||||||||
заявки. Основное свойство ОА, учитываемое в модели СМО, – |
|
|||||||||||
это затраты времени на обслуживание, поэтому внутренними |
|
|||||||||||
параметрами |
|
|
в |
модели |
|
СМО |
являются, |
вели |
||||
характеризующие это свойство ОА. Обычно время обслуживания |
|
|||||||||||
рассматривается |
|
как |
случайная |
величина, |
в |
качестве |
||||||
внутренних |
|
параметров |
|
фигурируют |
параметры |
|
законов |
|||||
распределения этой величины. |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО |
|
|||||||||||
при различных типах входных потоков |
и |
интенсивностях |
||||||||||
поступления заявок на входы, при вариациях параметров ОА, при |
|
|||||||||||
различных |
дисциплинах |
обслуживания |
заявок. Дисциплина |
|
||||||||
обслуживания |
– |
правило, |
по |
которому заявки |
поступают |
из |
||||||
очередей на обслуживание. Величина, характеризующая право на |
|
|||||||||||
первоочередное |
|
обслуживание, |
называется |
приоритетом. |
||||||||
35
В моделях СМО заявки, приходящие на вход занятого ОА, образуют отдельные очереди для заявок каждого приоритета. При освобождении ОА на обслуживание принимается заявка из непустой очереди с наиболее высоким приоритетом.
|
Основной тип ОА– одноканальные устройства, именно в |
|
|||||
них происходит обработка транзактов с затратами времени. К ОА |
|
||||||
относятся также накопители, отображающие средства хранения |
|
||||||
обрабатываемых |
деталей |
в |
производственных |
линиях |
или |
||
обрабатываемых |
данных |
в |
вычислительных . |
системах |
|||
Накопители характеризуются не временами обслуживания заявок, |
|
||||||
а |
емкостью – |
максимально |
|
возможным |
количеством |
||
одновременно находящихся в накопителе заявок. К элементам |
|
||||||
имитационных моделей СМО, кроме ОА, относят также узлы и |
|
||||||
источники заявок. Связи ОА между собой реализуют узлы, т.е. |
|
||||||
характеризуют правила, по которым заявки направляются к тому |
|
||||||
или иному ОА. |
|
|
|
|
|
|
|
|
Пример: необходимо промоделировать работу участка цеха, |
|
|||||
состоящего из нескольких станков и обрабатывающего два потока |
|
||||||
деталей различного типа. Маршрут обработки деталей двух типов |
|
||||||
представлен на рис. 7. |
|
|
|
|
|
||
|
Определить для рабочего дня и рабочей недели среднюю |
||||||
загрузку каждого |
станка, |
среднее |
|
время обработки |
деталей |
||
каждого типа, какова длина очередей на обработку для станков, какой размер склада необходим для данного потока деталей.
Предложить способы модификации участка цеха с целью повышения эффективности его работы.
Рис. 7. Маршрут обработки деталей первого и второго типа
36
Исходные |
данные |
для |
|
структуры |
участка, |
це |
||
распределение операций по станкам, определение очередей к |
|
|||||||
станкам, а также интервалы времени обработки каждым станком |
|
|||||||
заданы в табл. 16. |
|
|
|
|
Таблица 16 |
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
Таблица определений для приема |
|
|
|
|||
|
Элементы GPSS |
|
Назначение |
|
|
|
||
Транзакты: |
|
|
|
|
|
|
|
|
1-й сегмент модели |
|
Детали первого типа |
|
|
|
|||
2-й сегмент модели |
|
Детали второго типа |
|
|
|
|||
3-й сегмент модели |
|
Таймер |
|
|
|
|
|
|
Станки (время) |
|
|
|
|
|
|
|
|
А11 (5,2; 7,3) |
|
Операции 1 и 4 |
|
|
|
|
||
А2 (20,4; 15,5) |
|
Операции 2 и 6 |
|
|
|
|
||
А3 (10,3; 15,5) |
|
Операции 3 и 5 |
|
|
|
|
||
Очереди |
|
|
|
|
|
|
|
|
АА1 |
|
|
Общая очередь к станку А11 |
|
|
|
||
АА2 |
|
|
Общая очередь к станку А2 |
|
|
|
||
АА3 |
|
|
Общая очередь к станку А3 |
|
|
|
||
Текст программы на GPSS: |
|
|
|
|
|
|||
GENERATE |
30,5 |
|
QUEUE |
AA1 |
|
|
|
|
QUEUE |
AA1 |
|
SEIZE |
A11 |
|
|
|
|
SEIZE |
A11 |
|
DEPART |
AA1 |
|
|
|
|
DEPART |
AA1 |
|
ADVANCE |
7,3 |
|
|
|
|
ADVANCE |
5,2 |
|
RELEASE |
A11 |
|
|
|
|
RELEASE |
A11 |
|
QUEUE |
AA3 |
|
|
|
|
QUEUE |
AA2 |
|
SEIZE |
A3 |
|
|
|
|
SEIZE |
A2 |
|
DEPART |
AA3 |
|
|
|
|
DEPART |
AA2 |
|
ADVANCE 15,5 |
|
|
|
||
ADVANCE |
20,4 |
|
RELEASE |
A3 |
|
|
|
|
RELEASE |
A2 |
|
QUEUE |
AA2 |
|
|
|
|
QUEUE |
AA3 |
|
SEIZE |
A2 |
|
|
|
|
SEIZE |
A3 |
|
DEPART AA2 |
|
|
|
|
|
DEPART |
AA3 |
|
ADVANCE |
15,5 |
|
|
|
|
ADVANCE |
10,3 |
|
RELEASE |
A2 |
|
|
|
|
RELEASE |
A3 |
|
TERMINATE |
480 |
|
|
|
|
TERMINATE |
|
GENERATE |
|
|
|
|||
GENERATE |
20,5 |
|
TERMINATE |
1 |
|
|
|
|
Вданном примере таймер настроен на выполнение
моделирования в течение8-часового рабочего .дняДля выполнения моделирования в течение 5 дней таймер должен быть
37
откорректирован, т.е. в предпоследней строке Generate меняем с
480 до 2400.
Выходные данные 480:
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY
A11 |
|
40 |
0.530 |
6.355 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
A3 |
|
32 |
0.913 |
13.702 |
1 |
38 |
0 |
0 |
|
0 |
A2 |
|
26 |
0.924 |
17.057 |
1 |
29 |
0 |
0 |
|
0 |
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY |
||||||||||
AA1 |
1 |
0 |
40 |
28 |
0.082 |
0.988 |
|
3.293 |
0 |
|
AA3 |
4 |
3 |
35 |
2 |
2.169 |
29.741 |
31.543 |
0 |
||
AA2 |
11 |
11 |
37 |
1 |
4.189 |
54.342 |
55.851 |
0 |
||
FEC XN |
|
PRI |
BDT |
ASSEM |
CURRENT |
NEXT |
PARAMETER |
VALUE |
||
29 |
|
0 |
487.950 |
29 |
10 |
11 |
|
|
|
|
38 |
|
0 |
492.967 |
38 |
27 |
28 |
|
|
|
|
43 |
|
0 |
493.911 |
43 |
0 |
18 |
|
|
|
|
42 |
|
0 |
496.434 |
42 |
0 |
1 |
|
|
|
|
44 |
|
0 |
960.000 |
44 |
0 |
35 |
|
|
|
|
Выходные данные 2400:
FACILITY ENTRIES |
UTIL. |
AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY |
||||||||
A11 |
|
199 |
0.509 |
|
6.136 |
1 |
200 |
0 |
0 |
0 |
A3 |
|
172 |
0.955 |
|
13.331 |
1 |
138 |
0 |
0 |
0 |
A2 |
|
139 |
0.985 |
|
17.004 |
1 |
141 |
0 |
0 |
0 |
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY |
||||||||||
AA1 |
1 |
0 |
199 |
145 |
0.069 |
|
0.834 |
|
3.075 |
0 |
AA3 |
5 |
1 |
173 |
17 |
1.230 |
|
17.060 |
|
18.919 |
0 |
AA2 |
58 |
58 |
197 |
1 |
28.400 |
|
345.991 |
|
347.756 |
0 |
FEC XN |
PRI |
BDT |
ASSEM |
CURRENT |
NEXT PARAMETER |
VALUE |
138 |
0 |
2400.255 |
138 |
15 |
16 |
|
141 |
0 |
2402.088 |
141 |
10 |
11 |
|
200 |
0 |
2405.816 |
200 |
22 |
23 |
|
202 |
0 |
2418.387 |
202 |
0 |
18 |
|
201 |
0 |
2422.321 |
201 |
0 |
1 |
|
203 |
0 |
4800.000 |
203 |
0 |
35 |
|
|
Обсуждение |
результатов |
моделирования приведено |
||
в табл. 17-19: |
|
|
Таблица 17 |
||
|
|
|
|
||
|
|
|
Средняя загрузка станков (в %) |
||
|
Станок |
В течение 8 часов |
В течение рабочей недели |
|
|
|
А11 |
|
53 |
50 |
|
|
А2 |
|
92 |
98 |
|
|
|
|
|
|
|
|
А3 |
|
91 |
95 |
|
|
|
|
|
|
|
38
|
|
|
|
Таблица 18 |
|
|
|
|
Максимальная длина очередей к станкам |
||
|
Станок |
|
В течение 8 часов |
В течение рабочей недели |
|
|
А11 |
|
1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
А2 |
|
11 |
58 |
|
|
|
|
|
|
|
|
А3 |
|
4 |
5 |
|
|
|
|
|
Таблица 19 |
|
|
|
Среднее время обработки деталей на станках (в мин) |
|||
|
Станок |
|
В течение 8 часов |
В течение рабочей недели |
|
|
А11 |
|
6,1 |
6,1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
А2 |
|
17 |
17 |
|
|
|
|
|
|
|
|
А3 |
|
13,7 |
13,3 |
|
Общее число обработанных деталей в течение 8 ч равно 24, в течение рабочей недели – 139. Эти данные могут служить
основанием для расчета необходимого размера склада готовой продукции. Из результатов моделирования можно сделать вывод, что первый станок А1 загружен на 50 %. Перегружен станок А2.
Станок А3 загружен оптимально. |
|
|
|
||||
Для повышения эффективности работы данного |
участка |
||||||
цеха при данном потоке можно использовать два станка А2. Для |
|||||||
проверки |
данного |
предположения |
надо |
внести в |
программу |
||
модели изменения. |
|
|
|
|
|
||
Текст программы на GPSS: |
ADVANCE |
15,5 |
|
||||
A2 STORAGE |
2 |
RELEASE |
A3 |
|
|||
GENERATE 30,5 |
TERMINATE |
LEAVE A2 |
|
|
|||
QUEUE |
AA1 |
GENERATE 20,5 |
TERMINATE |
480 |
|
||
SEIZE |
A11 |
QUEUE |
AA1 |
GENERATE |
|
||
DEPART |
AA1 |
SEIZE |
A11 |
TERMINATE |
1 |
|
|
ADVANCE |
5,2 |
DEPART |
AA1 |
|
|
|
|
RELEASE |
A11 |
ADVANCE |
7,3 |
|
|
|
|
QUEUE |
AA2 |
RELEASE |
A11 |
|
|
|
|
ENTER |
A2 |
|
QUEUE |
AA3 |
|
|
|
DEPART |
AA2 |
SEIZE |
A3 |
|
|
|
|
ADVANCE |
20,4 |
DEPART |
AA3 |
|
|
|
|
LEAVE |
A2 |
|
ADVANCE 15,5 |
|
|
|
|
QUEUE |
AA3 |
RELEASE |
A3 |
|
|
|
|
SEIZE |
A3 |
|
QUEUE |
AA2 |
|
|
|
DEPART |
AA3 |
ENTER |
A2 |
|
|
|
|
ADVANCE |
10,3 |
DEPART AA2 |
|
|
|
||
39
Выходные данные работы участка в течение рабочего дня:
FACILITY ENTRIES |
UTIL. |
AVE. TIME |
AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY |
||||||||
A11 |
38 |
|
0.502 |
|
|
6.343 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
A3 |
36 |
|
0.915 |
|
|
12.203 |
1 |
38 |
0 |
0 |
0 |
QUEUE |
MAX CONT. ENTRY |
ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME |
AVE.(-0) |
|
|||||||
AA1 |
1 |
0 |
38 |
|
30 |
0.081 |
1.024 |
|
4.863 |
|
|
AA3 |
2 |
1 |
37 |
|
2 |
0.668 |
8.667 |
|
9.162 |
|
|
AA2 |
1 |
0 |
36 |
|
31 |
0.036 |
0.475 |
|
3.423 |
|
|
STORAGE |
CAP. |
REM. |
MIN. |
MAX. |
ENTRIES AVL. |
AVE.C. |
UTIL. RETRY |
|
|||
A2 |
2 |
0 |
0 |
2 |
|
36 |
1 |
1.346 |
0.673 |
0 |
|
Выходные данные работы участка в течение рабочей недели:
FACILITY ENTRIES |
UTIL. |
AVE. TIME |
AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY |
|||||||
A11 |
199 |
0.514 |
|
6.204 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
A3 |
185 |
0.983 |
|
12.753 |
1 |
184 |
0 |
0 |
0 |
|
QUEUE |
MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME |
AVE.(-0) |
|
|||||||
AA1 |
1 |
0 |
199 |
153 |
0.082 |
0.984 |
|
4.257 |
|
|
AA3 |
15 |
13 |
198 |
2 |
5.782 |
70.090 |
70.805 |
|
||
AA2 |
1 |
0 |
191 |
166 |
0.028 |
0.354 |
|
2.708 |
|
|
STORAGE |
CAP. REM. MIN. MAX. |
ENTRIES AVL. |
AVE.C. UTIL. RETRY |
|||||||
A2 |
2 |
0 |
0 |
2 |
191 |
1 |
1.351 |
0.676 |
0 |
|
Общее число обработанных деталей в течение 8 ч равно 34,
втечение рабочей недели – 183.
7.Имитационное моделирование информационных
вычислительных систем
(ПК-23)
Рассмотрим пример на простейшей модели ВС пакетной обработки. Введенные блоки позволяют построить простейшую
модель работы вычислительной системы |
(ВС) |
с пакетной |
обработкой поступающих заданий. Задания |
на |
выполнение в |
виде колод перфокарт поступают на вход ВС |
через случайные |
|
интервалы времени, после чего они либо сразу же выполняются, если ВС свободна, либо становятся в очередь.
Время выполнения случайно. В первом приближении можно считать, что интервалы между поступлениями заданий и
40